A Firenze, il 19 settembre, ricercatori e meteorologi da tutta Italia si sono incontrati per una giornata di approfondimento tecnico-scientifico sul tema dell’Intelligenza Artificiale (AI) e di come possa rivoluzionare il lavoro del meteorologo nei prossimi anni. Serviranno ancora i previsori meteo o l’intelligenza artificiale li sostituirà nel giro di qualche anno?
Il workshop è stato organizzato dalla sezione professionisti di AISAM – Associazione Italiana di Scienze dell’Atmosfera e Meteorologia – dal Consorzio LaMMA e dall’Agenzia ItaliaMeteo.
Gli ultimi anni hanno visto uno sviluppo delle tecniche di machine learning (apprendimento automatico) applicate all’analisi e alla previsione dei fenomeni atmosferici. Negli ultimi due/tre anni è avvenuto un vero salto quantico nel campo dell’intelligenza artificiale applicata alle previsioni del tempo con l’uscita di modelli globali basati su algoritmi di intelligenza artificiale, alternativi a quelli fisico-numerici, ovvero quelli impiegati fin dagli anni ‘50 e tutt’oggi utilizzati. Nei modelli tradizionali, i computer vengono implementati per risolvere le equazioni fondamentali della fisica che regolano la dinamica dei flussi atmosferici simulando gli scambi su tutto il globo. Con l’intelligenza artificiale, invece, i computer vengono impiegati per analizzare enormi quantità di dati meteo del passato, facendo una previsione prevalentemente basata sui dati, appunto data-driven. Pochi tra gli addetti ai lavori credevano realistico questo passaggio fino a poco tempo fa. Il grande salto è partito su impulso di alcune grandi aziende tecnologiche come NVIDIA, Huawei e Google DeepMind, che tra il 2022 e il 2023 hanno rilasciato modelli globali basati su AI in grado di competere con il modello fisico IFS del Centro Europeo per le Previsioni a Medio-Termine (ECMWF), uno dei riferimenti per la meteorologia mondiale. Come ha recentemente dimostrato uno studio dell’Università di Reading, in Inghilterra, i modelli data-driven globali, ovvero Graph Cast di Google DeepMind, Pangu Weather di Huawei, e due modelli di NVIDIA, sono stati capaci di riprodurre accuratamente la posizione e le caratteristiche sinottiche della tempesta Ciaran del novembre 2023. Nel giugno scorso anche gli scienziati del Centro Europeo hanno rilasciato un loro modello basato sull’intelligenza artificiale (AI-IFS), le cui uscite sono già consultabili sul web.
La marcia in più di questo approccio è la velocità di calcolo. Inoltre, dato che l’approccio alla previsione meteorologica sarà sempre più probabilistico, l’economicità computazionale dell’AI apre grandi prospettive nelle applicazioni con i sistemi di ensemble (dove si fanno più simulazioni modellistiche contemporaneamente). Ad esempio, Google DeepMind dichiara di riuscire a produrre una previsione a scala globale a circa 30 km di risoluzione e per i successivi 10 giorni in meno di un minuto su un tipo di architettura di calcolo esplicitamente pensata per eseguire algoritmi di intelligenza artificiale. Se i calcoli sono molto più “veloci” sarà possibile far girare molte più simulazioni, con beneficio ad esempio nell’accuratezza della previsione degli eventi estremi.
Umberto Modigliani, vicedirettore del settore Previsioni Meteo del Centro Europeo ECMWF non ha dubbi sul fatto che l’intelligenza artificiale sia destinata a svolgere un ruolo crescente nelle previsioni meteorologiche ma sottolinea anche che le tecniche di previsione basate sulla fisica continueranno a essere importanti. “ECMWF sta attualmente perseguendo un triplice approccio: impiegare l’AI per migliorare la previsione tradizionale, sviluppare un modello di previsione totalmente basato sull’apprendimento automatico puro, e, infine, testare l’apprendimento automatico utilizzando unicamente le osservazioni meteorologiche per produrre la previsione.”
Il rapidissimo sviluppo dei modelli data-driven lascia pensare che si sia prossimi ad un cambiamento radicale anche nelle procedure operative di previsione fino ad oggi consolidate.
“Le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale nel settore della meteorologia sono enormi – sottolinea Carlo Cacciamani Direttore dell’Agenzia ItaliaMeteo – e necessitano di investimenti congiunti, sia sulle risorse umane per lavorare sui modelli che sul machine learning ottimizzando gli sforzi a livello nazionale. In questo senso, il coordinamento dell’Agenzia costituisce un fondamentale valore aggiunto per mettere in rete gli enti meteo: i dati e informazioni disponibili serviranno ad alimentare i modelli di AI e le progettualità condivise permetteranno di soddisfare in maniera più efficace le esigenze dei diversi stakeholder.”
Barbara Turato, membro della sezione Professionisti di AISAM e responsabile del Servizio Meteo e Clima di ARPA Liguria, è tra gli ideatori di questa giornata: “la comunità meteorologica italiana è ricca di talenti e competenze spesso divise in enti e strutture molto diversi, che faticano a trovare occasioni di scambio. Questi workshop sono ideati per creare un ambiente informale ma di alta qualità tecnico scientifica in cui i previsori operativi e i ricercatori possano conoscersi, aggiornarsi e creare sinergie, e sono una realizzazione della mission della Sezione Professionisti di AISAM: favorire lo sviluppo di una comunità professionale coesa e di alto livello scientifico.”
Un nuovo futuro per la meteorologia sembra essere alle porte, ma non significa che il contributo umano scomparirà o che diverrà obsoleto il lavoro del previsore, come ridisegnarlo lo si comincia a immaginare in incontri come questo.
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