Previsioni meteo e climatiche come quelle dei modelli più precisi ma usando meno energia: è il traguardo raggiunto per la prima volta da NeuralGcm, il nuovo sistema di Intelligenza Artificiale sviluppato sotto la guida di Stephan Hoyer, di Google Research, e descritto sulla rivista Nature. Siamo abituati a ritenere che gli algoritmi di IA siano ormai ovunque, ma ciò non è sempre vero perché esistono alcuni settori in cui i modelli tradizionali funzionano ancora meglio di quelli che fanno uso della IA. È così, ad esempio, per il meteo e le proiezioni climatiche.
L’atmosfera, e il modo in cui interagisce con terra e oceani, è infatti governata da una serie di leggi fisiche molto note, tanto che è possibile applicarle per analizzane il comportamento nel passato e nel presente, e per prevederne l’evoluzione in modo preciso. Per farlo occorrono però computer molto potenti e più è grande la precisione si vuole ottenere, più è maggiore la potenza di calcolo richiesta.
Si tratta di un approccio radicalmente differente da quello usato dalle IA. che lavorano invece in modo inverso, ossia partono da grandi quantità di dati per determinare schemi e leggi. I nuovi risultati ottenuti dal sistema NeuralGcm potrebbero modificare questo paradigma. Il nuovo algoritmo sviluppato dai ricercatori di Google dimostra per la prima volta di essere capace di offrire previsioni meteo accurate fino a 10 giorni e di elaborare modelli climatici con una precisione confrontabile con i modelli tradizionali ad oggi migliori.
Raggiungere queste prestazioni, infine, diventa possibile utilizzando meno potenza di calcolo. Proprio quest’ultima è oggi il limite maggiore dei modelli attuali perché occorrono super computer sempre più potenti e dispendiosi in termini di energia.
