Google lancia un nuovo modello di previsioni meteo basato sull'intelligenza artificiale. Vediamo insieme di che cosa si tratta.
Le previsioni meteo sono notoriamente una faccenda imprevedibile. A volte ci azzeccano, altre volte no; predire con esattezza quando pioverà e quando farà sole è un'arte che, dall'età greco-romana ad oggi, è stata certo perfezionata, ma senza giungere a nessuna reale conclusione. C'è un po' di scienza, ma c'è anche tanta fortuna. Non sembra modificare radicalmente la situazione – ma siamo pronti a essere sorpresi – il nuovo modello delle previsioni meteo proposto da Google.
Si tratta, e nessuno rimarrà sorpreso, perchè è la parola sulla bocca di tutti negli ultimi tempi, di intelligenza artificiale. Un modello di AI chiamato SEEDS, letteralmente Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler. L'obiettivo è di prevedere con esattezza quando e come il meteo colpirà una data zona.
Il funzionamento di SEEDS è, al nocciolo, molto simile a modelli di intelligenza artificiale generativa quali CHATGPT, Midjourney e tanti altri. Attraverso il 'potere' della IA SEEDS genera migliaia di possibili previsioni meteo e seleziona quella che, sulla base delle informazioni fornite, risulta maggiormente probabile.
Non si tratta solo di sapere quando fare il picnic o quando stendere i panni ad asciugare; al contrario sono modelli che permettono di prevedere con accuratezza eventi su grande scala. Cicloni, tempeste, vortici, mareggiate e via dicendo. Oggigiorno, nonostante lo scetticismo di larghe fasce della popolazione secondo cui 'è sempre stato così', simili eventi stanno divenendo sempre più diffusi, sempre più frequenti. E mettono moto in difficoltà.
Come funziona SEEDS, l'intelligenza artificiale applicata al meteo
Essenzialmente SEEDS utilizza dati atmosferici quali venti, pressione dell'atmosfera, umidità e così via onde avere un quadro realistico di quale sarà la previsione in oggetto. In particolare SEEDS analizza le relazioni tra questi diversi elementi, li mette in collegamento l'uno con l'altro.
Naturalmente, come sempre, molto dipenderà dalla qualità dei dati forniti. Più dati vengono erogati all'IA, meglio funziona; però è lecito avere qualche dubbio che possa davvero sostituire l'azione umana. L'IA, al di là dei boccaloni che ancora la credono 'intelligente', funziona sulla base di algoritmi che si limitano a re impastare i materiali di partenza; in un quadro eternamente in trasformazione quale il cambiamento climatico può fornire risultati affidabili, ma non è in grado di comprendere cosa sta succedendo su una scala più vasta.
In altre parole: l'IA è in grado di dire se domani pioverà o meno e può (forse) farlo con una migliore approssimazione di quanto farebbe un essere umano. Però non sa cosa sia il climate change, non sa cosa comporta, non capisce perchè avere ad esempio temperature estive a febbraio e nevicate a maggio non sia affatto normale.