Prevedere+eventi+climatici+estremi+grazie+all%26%238217%3Bintelligenza+artificiale%2C+i+risultati+dello+studio+ClimateAI
consumatorecom
/2022/03/28/prevedere-eventi-estremi-intelligenza-artificiale-climate/amp/
Tecnologia

Prevedere eventi climatici estremi grazie all’intelligenza artificiale, i risultati dello studio ClimateAI

Uno studio pubblicato con il titolo “Increasing the Accuracy and Resolution of Precipitation Forecasts Using Deep Generative Models” dimostra come possa diventare possibile aiutarsi attraverso l’intelligenza artificiale a prevedere anche gli eventi climatici estremi

Intelligenza artificiale e previsioni (foto Pexels)

Quello che è stato pubblicato è sicuramente uno studio destinato ad aprire nuovi scenari nell’utilizzo del machine learning e dell’intelligenza artificiale anche per combattere le conseguenze dei cambiamenti climatici. Come si legge nell’introduzione dello studio presente sul sito della Cornell University, la “previsione accurata degli episodi di pioggia estremi è notoriamente difficile ma è anche ancora più fondamentale per la società dato che i cambiamenti climatici aumentano la frequenza di questi episodi estremi”.

Il passo avanti di ClimateAI viene dal fatto che viene utilizzata proprio l’intelligenza artificiale e in particolare un modello denominato GAN: Generative Adversarial Network, o rete generativa avversaria.

Si tratta di una tecnologia che viene al momento utilizzata per esempio per realizzare i volti realistici attraverso i prodotti NVIDIA e sfrutta la creazione di due reti neurali addestrate in maniera competitiva per avere nuovi dati a partire dai dati che vengono immessi. Si tratta di un sistema in cui in pratica le due reti neurali vengono messe l’una contro l’altra e in un certo senso si sfidano vicendevolmente.

Leggi anche: Energie rinnovabili, il ritardo italiano allontana l’indipendenza delle fonti

Leggi anche: ISDE al fianco dei lavoratori e delle lavoratrici di GKN

Sempre nell’introduzione al paper pubblicato da Ilan Price e Stephan Rasp viene per esempio sottolineato come si tratti di un sistema meno costoso e più preciso di quelli attualmente in circolazione. Nello specifico il modello è stato addestrato per produrre a partire dalle osservazioni radar un modello per tutti gli Stati Uniti continentali che è poi stato rapidamente ridotto a livello regionale e locale.

Una intelligenza artificiale addestrata in questo modo può essere poi utilizzata anche per avere previsioni su zone che non hanno i mezzi per effettuare misurazioni particolareggiate. E questi sistemi estremamente meno costosi di quelli attualmente disponibili per effettuare le previsioni atmosferiche possono quindi essere utilizzati anche per prevedere i fenomeni estremi e lanciare per tempo eventuali allarmi alla popolazione. La novità rispetto ai sistemi utilizzati tutt’ora è infatti quella di riuscire ad avere previsioni zona per zona e quindi su scala più piccola e puntuale.

Pubblicato da
Valeria Poropat