Dimenticate le previsioni sbagliate che rovinano le vacanze: grazie a GraphCast, un'intelligenza artificiale che apprende dai dati raccolti dal Centro Europeo, le previsioni meteorologiche raggiungono un nuovo livello di precisione. Creato da DeepMind, il laboratorio di ricerca di Google, questo modello di IA promette di predire il meteo con un'accuratezza straordinaria. Il suo punto di forza risiede nella rapidità di elaborazione, inferiore a un minuto, e in un'analisi dettagliata su lungo termine.

GraphCast si distingue per i suoi numerosi vantaggi, tra i quali una maggiore sicurezza pubblica, la possibilità di prevenire gli effetti degli eventi meteorologici avversi in largo anticipo e maggiori benefici a livello economico. Basti considerare, a tal riguardo, i risparmi sui danni alla produzione agricola o la riuscita di eventi programmati. La sua capacità di rilevare fenomeni meteorologici estremi, come cicloni e atmospheric river, è stata dimostrata in Nuova Scozia, dove Graph Cast ha previsto l'arrivo dell'uragano Lee con un anticipo significativo rispetto ai metodi tradizionali.

Come funziona?

A differenza dei sistemi tradizionali di previsione meteorologica, GraphCast adotta un approccio innovativo, trattando i dati meteorologici come un grafo. Per fornire una previsione accurata, necessita soltanto di due tipi di dati: le condizioni meteorologiche attuali e quelle registrate sei ore prima. Questo permette di aggiornare le previsioni ogni sei ore, fino a un massimo di dieci giorni.

Le analisi condotte finora indicano che GraphCast supera di circa il 20% la precisione dei metodi tradizionali. Attualmente disponibile a titolo gratuito per la comunità di sviluppatori e ricercatori, si auspica che questo modello possa essere adottato globalmente per migliorare le previsioni meteorologiche.

Attualmente, questo modello è già in uso presso agenzie meteorologiche, tra cui l'ECMWF, che ha avviato un esperimento live sul proprio sito web fruibile da tutti.

Tradizione o novità?

Pur rappresentando un'innovazione nel campo meteorologico, GraphCast mostra alcune limitazioni, come la difficoltà nel predire le precipitazioni. Il dilemma tra aderire alla tradizione o abbracciare l'innovazione non ha una risposta univoca. La strada migliore sembra essere quella di integrare le nuove tecnologie senza abbandonare i metodi consolidati. In questo modo, l'utilizzo combinato di GraphCast e dei sistemi tradizionali potrebbe portare a miglioramenti significativi nelle previsioni meteorologiche.