Lo scenario che si prospetta nel campo delle previsioni metereologiche è rivoluzionario: presto si potrebbe utilizzare infatti un metodo completamente nuovo per prevedere il tempo, basato sull'intelligenza artificiale, capace di funzionare su un computer desktop.
Oggi le soluzioni basate su AI necessitano principalmente di una risorsa: i dati. I modelli linguistici, come ChatGPT, consumano enormi quantità di dati per affinare le risposte. Più i dati sono abbondanti e di alta qualità, migliore è la formazione e più accurate sono le risposte.
Negli ultimi diciotto mesi, la cospicua raccolta di dati del European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) ha rivelato tutto il suo potenziale. Tali dati, conosciuti come ERA5, coprono parametri atmosferici, terrestri e oceanici in tutto il mondo a intervalli di poche ore dal 1940 e sono pubblicamente accessibili. Particolarmente rilevante risulta essere la parte riguardante gli ultimi cinquant'anni, successiva all'avvento della copertura satellitare globale.
Sebbene i dati ERA5 non siano stati inizialmente pensati per l'AI, si sono dimostrati straordinariamente utili per addestrare modelli in grado di prevedere le condizioni atmosferiche. Dal 2022, questo settore tecnologico ha fatto passi da gigante al punto che, in alcuni casi, le previsioni AI hanno già superato i modelli meteorologici globali che per decenni hanno richiesto supercomputer di estrema potenza.
Sempre nel 2022, il fisico e scienziato Ryan Keisler ha introdotto il concetto di "reti neurali a grafo". Poco dopo, la multinazionale cinese Huawei ha rilasciato alcune informazioni sul modello AI di previsione meteorologica "Pangu-Weather". Questi sviluppi hanno creato un'onda d'urto nella comunità di scienziati del deep learning e della modellazione meteorologica. Il centro meteorologico europeo, sotto la guida di Chantry, ha deciso di testare le potenzialità dei modelli di IA, unendosi ad altre iniziative come GraphCast di Google. Nella primavera del 2023, i Paesi membri che finanziano il centro hanno deciso di sostenere lo sviluppo di un modello di previsione basato sull'intelligenza artificiale.
Alla fine del 2023, il nuovo sistema di previsione integrata basato sull'IA, o AIFS, aveva già iniziato a mostrare risultati promettenti. I meteorologi europei hanno iniziato a utilizzare le previsioni in tempo reale prodotte da questo sistema, trovandolo uno strumento sempre più utile.
Nonostante i successi, ci sono ancora alcune problematiche da affrontare. Ad esempio, i modelli di deep learning sono eccellenti nel prevedere le tracce degli uragani, ma meno efficaci nel prevederne le variazioni di intensità. Inoltre, l'integrazione dei dati attuali nei modelli di IA rimane ancora una faccenda complessa. In ogni caso, questa evoluzione promette di migliorare ulteriormente l'accuratezza delle previsioni, aprendo nuove possibilità per la comprensione e la gestione dei fenomeni meteorologici globali.