Uragani: i Dorian del futuro monitorati con l’Intelligenza Artificiale
ScienzeGrazie a un sistema di apprendimento profondo chiamato DeepMicroNet, un team statunitense punta a ottenere previsioni accurate sui comportamenti degli uragani sfruttando i dati dei satelliti
In futuro, per monitorare i ‘fratelli’ dell’uragano Dorian i meteorologi potranno contare anche sull’Intelligenza Artificiale. Sembra infatti particolarmente promettente il modello chiamato DeepMicroNet sviluppato dai ricercatori dell’Università del Wisconsin-Madison con l’obiettivo di riuscire a prevedere il comportamento degli uragani, ottenendo così importanti vantaggi in termini di prevenzione. Grazie agli algoritmi di apprendimento profondo, il sistema può analizzare grandi quantità di dati satellitari per formulare previsioni piuttosto accurate sui fenomeni atmosferici, relative ad esempio ad aumenti o diminuzioni dell’intensità. Dopo essere stata utilizzata in svariati ambiti, l’Intelligenza Artificiale sembra dunque pronta per offrire un aiuto fondamentale anche in campo meteorologico.
Uragani, informazioni vitali dall’IA
Secondo Anthony Wimmers, che ha coordinato lo studio pubblicato su Monthly Weather Review, uno degli aspetti più interessanti di DeepMicroNet è la possibilità di utilizzare dati “solitamente non impiegati per valutare l’intensità degli uragani”. Si tratta di informazioni ottenute da particolari satelliti meteorologici, che misurano le microonde in grado di rivelare la struttura di un uragano. Il modello basato sull’Intelligenza Artificiale è stato ‘addestrato’ con i dati raccolti in circa 30 anni, che hanno permesso al sistema di stimare il comportamento del fenomeno atmosferico. Come spiegano i ricercatori, si tratta di informazioni “vitali riguardanti il comportamento di una tempesta e su cosa aspettarsi”: l’IA può infatti dire se l’uragano tenderà intensificarsi o se ci sarà la possibilità che si sviluppino occhi secondari.
Un sistema ideale per le previsioni sugli uragani
Il sistema DeepMicroNet si è rivelato affidabile anche nella stima della velocità massima dei venti, che si discostava da quella effettiva soltanto di 11,5 miglia, contro le 10 miglia di differenza dei metodi all’avanguardia utilizzati attualmente. Secondo Wimmers i modelli di apprendimento automatico si prestano perfettamente ad applicazioni del genere, “quando si è in possesso di decine di migliaia di immagini per addestrare un modello”. DeepMicroNet risponde inoltre all’esigenza di avere a disposizione informazioni rapide, necessarie per prendere decisioni in situazioni delicate. Tristan L’Ecuyer, direttore del Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies dell’Università del Wisconsin-Madison, sostiene che “l’Intelligenza Artificiale giocherà un ruolo cruciale nel prossimo decennio nel passaggio dalla semplice acquisizione dei dati alla produzione di informazioni e all’azione”.
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