Google ti dirà quando sta per piovere all’improvviso
L'intelligenza artificiale di Google ha già dimostrato il proprio valore in ambiti come la medicina e i giochi di strategia, con progetti attivi nell'ambito del folding delle proteine e del millenario gioco cinese Go. L'ultimo ambito nel quale gli algoritmi del gruppo sono stati impiegati sotto l'egida dell'azienda britannica DeepMind è quello della meteorologia: un sistema messo basato su machine learning e messo recentemente alla prova dai ricercatori dalla multinazionale si è dimostrato infatti in grado di prevedere accuratamente l'arrivo di pioggia improvvisa di media e alta intensità, fino a un'ora e mezza prima dell'evento interessato.
Previsioni più accurate
L'ambito nel quale gli algoritmi sono stati messi al lavoro è quello del nowcasting, ovvero delle previsioni localizzate e a brevissimo termine. A differenza delle classiche previsioni — utili ad anticipare fenomeni metereologici a medio e lungo termine ma meno accurate e precise dal punto di vista probabilistico e geografico — il nowcasting punta a rivelare se in un'area di pochi chilometri quadrati stanno per verificarsi eventi di interesse come precipitazioni intense o temporali; per queste ragioni la tecnica viene impiegata in ambiti come la pianificazione di eventi e l'assistenza al volo.
Il sistema di Google è stato addestrato con le previsioni effettuate dalle attuali tecnologie nel Regno Unito negli ultimi 3 anni, e ha usato le informazioni acquisite per costruire un modello proprio che è stato definito promettente. Il risultato è infatti un software che, analizzando i precedenti 20 minuti di osservazione metereologica svolta dai radar di una determinata zona, può effettuare previsioni accurate per i successivi 90 minuti relative a piogge di media e alta intensità. In uno studio pubblicato su Nature e battezzato Skilful precipitation nowcasting using deep generative models of radar è emerso che il sistema della casa di Mountain View si è rivelato più preciso e affidabile delle tecnologie attuali nell'89 percento delle previsioni usate come metro di giudizio dagli esperti interpellati.
Il sistema non è ancora maturo per l'utilizzo su vasta scala, ma sembra poter migliorare la capacità di prevedere eventi improvvisi e intensi come grandini, temporali e le cosiddette bombe d'acqua. Per il momento i ricercatori mirano a migliorare il sistema e a renderlo compatibile con un utilizzo sul campo, ma non è ancora chiaro se o quando si trasformerà in un servizio o un prodotto utilizzabile direttamente dal grande pubblico.
