{"id":356738,"date":"2024-09-19T14:41:38","date_gmt":"2024-09-19T12:41:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.intoscana.it\/it\/?p=356738"},"modified":"2024-09-19T14:42:48","modified_gmt":"2024-09-19T12:42:48","slug":"previsioni-meteo-sempre-piu-accurate-grazie-allintelligenza-artificiale-il-punto-a-firenze","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.intoscana.it\/it\/previsioni-meteo-sempre-piu-accurate-grazie-allintelligenza-artificiale-il-punto-a-firenze\/","title":{"rendered":"Previsioni meteo sempre pi\u00f9 accurate grazie all’intelligenza artificiale. Il punto a Firenze"},"content":{"rendered":"

Ricercatori e meteorologi da tutta Italia si sono incontrati a Firenze<\/strong> per una giornata di approfondimento tecnico-scientifico sulle innovazioni in campo delle previsioni meteo ma soprattutto si sono confrontati sul tema dell\u2019intelligenza artificiale<\/strong> e sull’impatto che questa avr\u00e0 sul lavoro del meteorologo<\/strong> nei prossimi anni. L’opportunit\u00e0 per questa riflessione e provare a rispondere alla domanda: “l’IA sostituir\u00e0 il lavoro dei previsori meteo?<\/em>” \u00e8 stata affrontata in occasione del workshop organizzato dalla sezione professionisti di AISAM – Associazione Italiana di Scienze dell\u2019Atmosfera e Meteorologia,<\/strong>\u00a0dal Consorzio LaMMA<\/strong> e dall\u2019Agenzia ItaliaMeteo,\u00a0<\/strong>struttura di servizio meteorologico nazionale.<\/p>\n

\u201cLa comunit\u00e0 meteorologica italiana<\/em> – ha commentato Barbara Turato<\/strong>, membro della sezione Professionisti di AISAM e responsabile del Servizio Meteo e Clima di ARPA Liguria, tra gli ideatori di questa giornata – \u00e8 ricca di talenti<\/strong> 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 qualit\u00e0 tecnico scientifica<\/strong> 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 comunit\u00e0 professionale coesa e di alto livello scientifico.<\/em>\u201d<\/p>\n

Una domanda: “l’IA sostituir\u00e0 l’uomo?<\/em>” che in molti settori preoccupa i lavoratori e le lavoratrici, ma che da un lato viene anche utilizzata dai detrattori dell’intelligenza artificiale, indicando in questa un nemico o la causa della crisi del settore quando in molti casi la crisi pu\u00f2 invece essere individuata in altri fattori. Tornando all’ambito meteorologico, c’\u00e8 stato uno sviluppo importante delle tecniche di machine learning<\/strong> (apprendimento automatico) applicate all\u2019analisi e alla previsione dei fenomeni atmosferici. Negli ultimi due\/tre anni \u00e8 avvenuto un vero salto di qualit\u00e0 nel campo dell\u2019intelligenza artificiale applicata alle previsioni del tempo con l\u2019uscita di modelli globali basati su algoritmi di intelligenza artificiale,<\/strong> alternativi a quelli fisico-numerici, ovvero quelli impiegati fin dagli anni \u201850 e tutt\u2019oggi utilizzati.<\/p>\n

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\u2019intelligenza artificiale, invece, i computer vengono impiegati per analizzare enormi quantit\u00e0 di dati meteo del passato<\/strong>, 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 \u00e8 partito su impulso di alcune grandi aziende tecnologiche come NVIDIA, Huawei e Google DeepMind<\/strong>, che tra il 2022 e il 2023 hanno rilasciato modelli globali basati sull’intelligenza artificiale in grado di competere con il modello fisico IFS (Integrated Forecast System) del Centro Europeo per le Previsioni a Medio-Termine (ECMWF), uno dei riferimenti per la meteorologia mondiale. Come ha recentemente dimostrato uno studio dell’Universit\u00e0 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\u2019intelligenza artificiale (AI-IFS), le cui uscite sono gi\u00e0 consultabili sul web.<\/p>\n

\u201cIl tema affrontato nel workshop che si tiene oggi a Firenze \u00e8 quanto mai attuale<\/em> \u2013 commenta l\u2019assessora regionale all\u2019ambiente Monia Monni <\/strong>– ed il titolo \u2018L\u2019intelligenza artificiale sostituir\u00e0 i meteorologi?\u2019 \u00e8 davvero calzante perch\u00e9 sintetizza l\u2019ambivalenza delle recenti innovazioni tecnologiche<\/strong>, che da una parte aprono grandi opportunit\u00e0 di perfezionamento degli attuali sistemi di previsione e dei modelli matematici in uso, utili anche in un\u2019ottica di Protezione civile; dall\u2019altra, per\u00f2, \u00e8 innegabile che questa rapida esplosione dell\u2019AI generi alcune irrequietezze e timori, proprio per la sua grande portata innovativa<\/strong>. Approfondire il tema con esperti di livello nazionale ed internazionale, meteorologi, matematici, ricercatori, \u00e8 sicuramente un modo intelligente per conoscere<\/strong>, capire e prepararsi alle novit\u00e0 future ed imparare ad applicarle al meglio<\/em>\u201d.<\/p>\n

Il punto di forza nell’IA in questo campo sta proprio nella velocit\u00e0 di calcolo<\/strong>. Inoltre, dato che l\u2019approccio alla previsione meteorologica sar\u00e0 sempre pi\u00f9 probabilistico, l\u2019economicit\u00e0 computazionale dell\u2019AI apre grandi prospettive nelle applicazioni con i sistemi di ensemble (dove si fanno pi\u00f9 simulazioni modellistiche contemporaneamente). Ad esempio, Google DeepMind<\/strong> 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 pi\u00f9 \u201cveloci\u201d sar\u00e0 possibile far girare molte pi\u00f9 simulazioni, con beneficio ad esempio nell’accuratezza della previsione degli eventi estremi<\/strong>. <\/mark><\/p>\n

\u201cNonostante lo sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale sia fatto nei grandi centri internazionali, anche una realt\u00e0 regionale come il LaMMA<\/strong>, che da sempre si occupa di modellistica operativa, guarda alle applicazioni basate sull\u2019AI con grande interesse<\/strong> per le proprie attivit\u00e0 di previsione meteo comprese quelle di Protezione Civile<\/em>\u201d aggiunge Bernardo Gozzini<\/strong>, direttore del Consorzio LaMMA<\/strong>. \u201cOggi, ad esempio, sono state presentate tecniche di machine-learning gi\u00e0 operative per la previsione della precipitazione a brevissimo termine che potrebbero fornire un valore aggiunto in sala meteo durante le allerte e gli eventi pi\u00f9 intensi<\/strong>.<\/em>\u201d<\/p>\n

Siamo di fronte ad una nuova rivoluzione nel settore, grazie al rapido sviluppo dei modelli data-driven \u00e8 possibile ipotizzare un cambiamento nelle procedure operative<\/strong> su cui sono state costruite le previsioni meteo fino ad oggi, ma questo non vuol dire che i previsori in carne ed ossa spariranno, anzi sono figure che saranno ridisegnate<\/strong> e che potranno crescere e specializzarsi nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per migliorare le previsioni meteo, soprattutto per quanto riguarda eventi pi\u00f9 intensi o le allerte meteo<\/strong>.<\/p>\n

\u201cLe potenzialit\u00e0 dell\u2019Intelligenza Artificiale<\/strong> nel settore della meteorologia sono enormi<\/em> – ha concluso Carlo Cacciamani<\/strong>, 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<\/strong>. In questo senso, il coordinamento dell\u2019Agenzia 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 progettualit\u00e0 condivise permetteranno di soddisfare in maniera pi\u00f9 efficace le esigenze dei diversi stakeholder.<\/em>\u201d<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Oltre 100 tra meteorologi e ricercatori da tutta Italia si sono dati appuntamento a Firenze per confrontarsi sull’uso e l’impatto dell’intelligenza artificiale sui servizi meteo<\/p>\n","protected":false},"author":507,"featured_media":356739,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[19],"tags":[6573,4858,5232],"class_list":["post-356738","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ambiente","tag-lamma","tag-meteo","tag-monia-monni"],"acf":[],"yoast_head":"\nPrevisioni meteo sempre pi\u00f9 accurate grazie all'intelligenza artificiale. 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