Previsioni meteo: sta cambiando tutto, ecco cosa succede

Quante volte abbiamo sognato previsioni del tempo infallibili? (Non per altro ci serviamo sempre di stazioni meteo domestiche acquistabili su Amazon). La possibilità di pianificare un weekend o un evento all'aperto con la certezza assoluta del sole splendente sembra ancora un miraggio. Ma con l'avvento dell'Intelligenza Artificiale, capace di processare quantità di dati inimmaginabili, sorge spontanea la domanda: siamo finalmente vicini a previsioni meteo ultra-accurate?

Per approfondire questo affascinante incrocio tra tecnologia e scienza atmosferica, abbiamo avuto il piacere di conversare con una figura storica della meteorologia italiana: il Tenente Colonnello Guido Guidi dell'Aeronautica Militare, volto noto al grande pubblico per le sue apparizioni in RAI.

Come nascono le previsioni del tempo? Guidi ci ricorda che tutto parte dalle leggi della fisica e della matematica applicate all'atmosfera. Osservazioni da terra, mare, aerei e satelliti forniscono lo stato iniziale, l'istantanea del tempo attuale. Questi dati vengono poi inseriti in complessi modelli matematici che girano su potentissimi supercomputer, i quali simulano l'evoluzione futura dell'atmosfera. L'enorme aumento della potenza di calcolo negli ultimi decenni è stato il motore principale del miglioramento delle previsioni.

Perché il weekend perfetto è difficile da garantire

Nonostante i progressi, l'accuratezza non è ancora assoluta, specialmente sul medio-lungo termine. Come spiega Guidi, l'atmosfera è un sistema caotico. Piccolissime imprecisioni nei dati iniziali o nelle equazioni del modello possono amplificarsi esponenzialmente nel tempo, portando a previsioni divergenti dalla realtà. Oggi, l'affidabilità è molto alta entro le 24-48 ore, buona fino a 3 giorni, discreta fino a 5-7 giorni, ma cala drasticamente oltre.

Quindi, la prossima volta che la pioggia rovina un picnic previsto sotto il sole, ricordiamo che non è "colpa" del meteorologo, ma della natura intrinsecamente complessa e difficile da prevedere dell'atmosfera a distanza di giorni. Non per altro il Tenete Colonnello ha ben spiegato:

"Un conto è l'attendibilità di un macrosistema meteorologico [...] Altra cosa è la previsione di eventi e fenomeni che avvengono a scala molto più limitata, per esempio un temporale..." "...dire se fra 3 giorni ci sarà un temporale è una previsione che ha scarsissima affidabilità." "Lo stesso temporale [...] può essere ben previsto, ma ad una scala temporale molto più breve. Parliamo dell'ordine di qualche ora o al massimo 24 ore"

Migliorare ulteriormente richiederebbe, come sottolinea Guidi, reti di osservazione ancora più fitte e distribuite globalmente (mari, deserti, poli inclusi) e modelli ancora più sofisticati, un compito immane. È comunque molto raro, quasi impossibile oggi, che una previsione per il giorno dopo sia totalmente errata, tipo prevedere sole pieno e ritrovarsi una tempesta. L'affidabilità a 24 ore è ormai molto elevata.

Come ogni campo investito dall'IA, anche la meteorologia vive di dati. Più dati ci sono, meglio è. Questo vale sia per i modelli tradizionali sia per l'approccio IA. I dati storici, in particolare, sono fondamentali per addestrare modelli, verificare le previsioni passate e comprendere le dinamiche climatiche a lungo termine.

Arriva l'IA

Ed eccoci al dunque: l'IA può fare meglio dei modelli attuali e dei meteorologi umani? Guidi offre una visione pragmatica: al momento, l'IA è vista più come un potente strumento complementare che come un sostituto. I modelli IA attuali, pur eccellendo nell'identificare pattern in enormi dataset, spesso mancano di una "comprensione" profonda delle leggi fisiche che governano l'atmosfera.

Un punto cruciale sollevato da Guidi è la necessità di un' Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI): 

 "[L'AI] va già meglio del modello tradizionale su molti parametri [...] però stiamo comunque parlando di un inizio che probabilmente vedrà nel futuro a medio termine non una sostituzione [...] si baserà su un ibrido, cioè su quella che viene definita la intelligenza artificiale spiegabile." Ha poi continuato "Il modello che si basa sull'intelligenza artificiale è estremamente più veloce ad essere risolto dai sistemi di supercalcolo ed è anche molto molto meno costoso in termini di consumo di energia..."

Molti modelli IA attuali sono "black box" forniscono un output (la previsione) ma non rendono chiaro il perché di quella previsione, quali passaggi logici o correlazioni hanno portato a quel risultato. In un campo critico come la meteorologia, dove decisioni importanti (allerte, protezione civile) dipendono dalle previsioni, è fondamentale poter capire come si è giunti a una certa conclusione, anche per identificare e correggere eventuali errori del modello.

Dove l'IA può davvero fare la differenza oggi

Nonostante i limiti, l'IA sta già portando benefici tangibili. Guidi evidenzia come l'IA eccella in particolare nel post-processing, ovvero nel migliorare e raffinare l'output dei modelli fisico-matematici tradizionali correggendo errori sistematici. Un altro campo d'elezione è il nowcasting che Guidi spiega in questo modo:

"[Il temporale] è l'elemento più difficile da prevedere nel medio lungo l'asse temporale [...] è l'elemento principe per cui è necessario iniziare un processo previsionale ancora più accurato che noi definiamo now casting..."

L'IA offre vantaggi in termini di velocità, potendo accelerare alcuni processi computazionali e permettendo analisi più rapide o l'esecuzione di più simulazioni per valutare meglio l'incertezza. Questa capacità di analisi rapida è fondamentale per anticipare eventi estremi e localizzati, come i nubifragi improvvisi che possono causare danni significativi.

Come saranno le previsioni tra 25 anni? Guidi immagina un futuro ibrido: i modelli fisico-matematici resteranno il cuore della previsione, ma saranno sempre più affiancati e potenziati dall'IA per l'analisi dei dati, il nowcasting, il post-processing e forse anche per simulazioni più rapide. Il ruolo del meteorologo umano rimarrà cruciale per l'interpretazione, la validazione, la comunicazione del rischio e la comprensione del contesto fisico.

Consigli per aspiranti meteorologi

Per chi fosse affascinato da questa disciplina, Guidi ribadisce l'importanza di solide basi: fisica, matematica e, sempre più, informatica e competenze nell'analisi dei dati sono fondamentali per diventare i meteorologi del futuro. Ha anche aggiunto:

"Probabilmente [l'idea è] una sola: che continuerà ad essere un mestieraccio, cioè che difficilmente si riuscirà [...] ad accontentare veramente tutti, però probabilmente saranno molto più numerosi quelli che saranno accontentabili." 

L'Intelligenza Artificiale non è (ancora) la bacchetta magica per previsioni perfette, ma si sta affermando come un potentissimo alleato per la meteorologia. Accelera i processi, scopre pattern nascosti nei dati e migliora le previsioni a brevissimo termine. La strada sembra quella di un'integrazione sempre più stretta tra la solida scienza dei modelli fisici e la potenza computazionale dell'IA, con l'esperto umano sempre al centro del processo decisionale. Il weekend perfetto garantito forse è ancora lontano, ma la capacità di prevedere e gestire eventi meteo anche estremi sta sicuramente beneficiando di questa rivoluzione tecnologica.