Riassunto:
Secondo un rapporto della National Public Radio (NPR) del 26 ottobre, i meteorologi si affidano sempre più all'intelligenza artificiale per fare previsioni, affermando che questa tecnologia sta rapidamente cambiando l'intero campo. Quando questo mese si è formato il primo uragano della stagione degli uragani nell’Atlantico, le previsioni sul tracciato di un modello di intelligenza artificiale hanno superato quelle dei modelli tradizionali.
All'inizio di ottobre, l'uragano Isaias si è abbattuto vicino a Destin, in Florida, negli Stati Uniti, con un'intensità di uragano di categoria 2. I modelli di previsione convenzionali inizialmente prevedevano che avrebbe continuato verso ovest verso il sud-est della Louisiana. E il modello di intelligenza artificiale di Google DeepMind aveva ragione fin dall'inizio: l'uragano avrebbe colpito la parte occidentale della Florida Panhandle.
"Google DeepMind, in particolare, ha dimostrato negli ultimi anni di essere il modello di riferimento." ha detto Michael Lowry, un meteorologo senior ed esperto di uragani a Miami che ha fornito consulenza alla Federal Emergency Management Agency e al National Hurricane Center. "Quel modello è di gran lunga il miglior modello di computer che abbiamo mai visto. Questo è tutto."
Il National Hurricane Center degli Stati Uniti ha incorporato per la prima volta dallo scorso anno i modelli di Google DeepMind nelle previsioni ufficiali. Entro la fine della stagione degli uragani nell’Atlantico del 2025, sarà già uno dei migliori modelli per prevedere la traiettoria e l’intensità delle tempeste, ha affermato Brian McNoldy, ricercatore sugli uragani dell’Università di Miami. Spesso i nuovi modelli richiedono anni di perfezionamento dopo la loro introduzione. "Questo è qualcosa a cui non siamo abituati: un nuovo modello appena arrivato è diventato rapidamente il modello migliore", ha detto McNoldy. "Si è classificato al primo posto non appena ha debuttato, il che è un bel risultato."
I modelli tradizionali degli uragani basati su leggi fisiche si basano su dati atmosferici in tempo reale misurati da satelliti e aerei, come temperatura, umidità, pressione atmosferica e taglio del vento, e quindi utilizzano equazioni complesse per prevedere il possibile percorso e l'intensità della tempesta. Il modello di intelligenza artificiale funziona in modo molto diverso: si basa maggiormente sulla storia, identificando modelli analizzando migliaia di uragani passati e accompagnando i dati atmosferici.
"Il modello AI in realtà non sa nulla dell'atmosfera oltre al quadro attuale." Lowry ha detto: “A parte questo, non si basa sulle equazioni che governano il movimento atmosferico, cioè sulle leggi della fisica, per fare previsioni”. Lowry ha sottolineato che la maggior parte delle persone che progettano e sviluppano questi modelli non sono nemmeno meteorologi: “Sono ingegneri del software che stanno sviluppando reti neurali”. La cosiddetta “rete neurale” è un insieme di algoritmi informatici che imitano il cervello umano e sono addestrati a trovare schemi in enormi quantità di dati.
Pertanto, questi modelli sembrano una "scatola nera". "Non sappiamo perché lo fanno bene e non sappiamo perché lo sbagliano", ha detto Lowry. Per i meteorologi, fare affidamento su un sistema che non comprendono appieno può essere inquietante, soprattutto durante i temporali, quando milioni di persone potrebbero fare affidamento sulle sue previsioni. "Ci mette un po' a disagio perché vogliamo sapere perché hai avuto la risposta giusta", ha detto McNoldy. "E ho la sensazione che non lo sappiamo, almeno non lo so."
Tuttavia, non tutti i modelli di intelligenza artificiale funzionano bene. Lowry ha affermato che sul mercato sono disponibili numerosi modelli di intelligenza artificiale per le previsioni meteorologiche non testati. I due che finora si sono rivelati i più accurati, anche se con i loro difetti, sono i modelli sviluppati da Google DeepMind e dal Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine con sede nel Regno Unito.
Nel prevedere il percorso di Isaias, il modello di intelligenza artificiale di Google DeepMind ha battuto i modelli fisici tradizionali, ma non ha fatto un buon lavoro nel prevedere l'intensità della tempesta. Le foto scattate dall'Associated Press il 10 ottobre mostrano persone che recuperano oggetti da una casa galleggiante crollata a Destin dopo l'uragano Isaias.
I meteorologi del National Hurricane Center utilizzano molteplici modelli comprovati, sia di intelligenza artificiale che tradizionali, quando producono previsioni ufficiali. "Ogni tempesta presenta sfide di previsione diverse", ha affermato Michael Brennan, direttore del National Hurricane Center. "Ecco perché adottiamo un approccio d'insieme, utilizzando un mix dei migliori modelli." E spetta ancora alle persone interpretare i risultati di quei modelli e decidere cosa dire al pubblico. Durante un uragano attivo, il National Hurricane Center pubblica aggiornamenti ogni sei ore. I modelli stessi a volte cambiano radicalmente tra un aggiornamento e l’altro e i meteorologi devono tradurre queste previsioni traballanti in una guida chiara sulla base della quale le persone possono agire.
"Uno dei grandi valori forniti dai meteorologi umani è la continuità", ha affermato Brennan. "Utilizziamo la nostra esperienza e la nostra comprensione per tradurre le previsioni sugli uragani in informazioni sui disastri, ed è a questo che le persone devono davvero prestare attenzione."
Gli scienziati si aspettano che la tecnologia progredisca rapidamente. Brennan ha affermato che il modello di Google DeepMind necessita ancora di miglioramenti. Ha sovraperformato gli altri modelli nel tracciare il percorso di Isaias, ma è stato inferiore alle previsioni contrastanti del National Hurricane Center nel giudicare l'intensità della tempesta. Il team di Brennan fornisce regolarmente feedback a Google DeepMind per contribuire a migliorare il modello. Google non ha risposto alle domande di NPR sull'argomento.
Il "futuro delle previsioni è in continua evoluzione", ha affermato Brennan, e "non è mai stato uno degli elementi a guidare questi progressi". Non molto tempo fa, ha osservato, i meteorologi non potevano prevedere quanto sarebbe stata forte una tempesta entro due giorni; ciò è cambiato grazie ai progressi nei modelli di previsione e ai dati migliori raccolti da satelliti e aerei. "In termini di previsioni sull'intensità, l'errore è circa la metà di quello riscontrato durante Katrina", ha detto Brennan.
La meteorologa Laurie ritiene che ciò che entusiasma dell'intelligenza artificiale sia la velocità del miglioramento. I modelli di intelligenza artificiale possono essere aggiornati in pochi mesi o addirittura settimane, mentre i modelli tradizionali possono essere aggiornati al massimo una volta all’anno. “I progressi che hanno fatto nella tecnologia e nelle previsioni degli uragani in un anno erano cose che in passato richiedevamo 10 o anche più di dieci anni”, ha detto Lowry.
Ma anche se l'intelligenza artificiale si sta diffondendo rapidamente, Lowry ha affermato di non essere preoccupato che l'intelligenza artificiale possa sostituire l'uomo. "Per quanto mi riguarda, non ho una sorta di crisi esistenziale a causa dell'intelligenza artificiale", ha detto Lowry. "Se non altro, penso che sia un vantaggio per il nostro settore."
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