Chiunque abbia tra le mani uno smartphone controlla almeno una volta al giorno le previsioni metereologiche, lo dimostrano anche le varie app dedicate disponibili sui vari store di applicazioni; anche Google fornisce il proprio servizio in ambito meteo ma, come per tutte le soluzioni disponibili, spesso può succedere che le previsioni siano errate (del resto si tratta appunto di previsioni).
Per quanto sia praticamente impossibile raggiungere un livello di perfezione in questo ambito, c'è sicuramente margine di miglioramento ed è qui che il colosso di Mountain View punta ad arrivare, utilizzando l'intelligenza artificiale generativa per rendere le previsioni meteorologiche a medio termine più efficienti e precise.
Google vuole utilizzare un modello di intelligenza artificiale per migliorare le previsioni metereologiche
Quando di parla di previsioni metereologiche l'eventuale scarsa accuratezza non è l'unico problema da fronteggiare, gli attuali metodi di previsione meteorologica, come le simulazioni basate sulla fisica hanno dei costi esorbitanti se riportati su larga scala. Per questo motivo Google sta lavorando a SEEDS (Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler) un modello di intelligenza artificiale che può "generare in modo efficiente insiemi di previsioni meteorologiche su larga scala a una piccola frazione del costo dei tradizionali modelli di previsione basati sulla fisica".
Sebbene allo stato attuale dei fatti i modelli basati sull'intelligenza artificiale non siano più accurati di quelli basati sulla fisica (si possono infatti considerare equivalenti), nel prossimo futuro soluzioni come quella proposta da Big G potrebbero diventare molto più accurate; difficile dire se andranno a soppiantare in tutto e per tutto i modelli basati sulla fisica, più probabile che le soluzioni vengano integrate tra loro, portando ad una maggiore precisione, efficienza e scalabilità.
Il modello SEEDS di Google consente al momento anche di aumentare il ritmo con cui vengono generate le previsioni metereologiche, visto che il sistema è in grado di generare diverse previsioni partendo da un numero limitato di dati:
SEEDS sfrutta la potenza dell'intelligenza artificiale generativa per produrre previsioni d'insieme paragonabili a quelle del sistema di previsione operativo statunitense, ma a un ritmo accelerato. I risultati riportati in questo documento necessitano solo di 2 previsioni di seeding da parte del sistema operativo, che genera 31 previsioni nella sua versione attuale.
Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale sono considerati più efficienti di quelli tradizionali, una loro implementazione porterebbe dunque ad un risparmio in termini di denaro e di risorse visto che SEEDS potrebbe prendere alcuni modelli basati sulla fisica e trasformarli in diverse distribuzioni meteorologiche; il risparmio così ottenuto potrebbe essere utilizzato per finanziare un numero maggiore di previsioni rilasciate più spesso, oppure per creare modelli basati sulla fisica più dettagliati.
L'utilizzo di soluzioni mosse dall'intelligenza artificiale per l'emulazione e la post-elaborazione delle previsioni meteorologiche potrà stimolare l'applicazione in aree di ricerca come la valutazione del rischio climatico, dove generare un gran numero di insiemi di proiezioni climatiche è fondamentale per quantificare accuratamente l'incertezza sul clima futuro.
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