Le previsioni meteo del futuro, ora l’IA ci dirà se piove o c’è il sole in ogni chilometro di città

C’erano una volta i proverbi, come rosso di sera bel tempo si spera. Oggi ci sono i supercomputer come Leonardo, il calcolatore del Cineca che si trova a Bologna e sa svolgere un miliardo di miliardi di operazioni al secondo.

Le previsioni del tempo sempre più spesso abbandonano la saggezza popolare per affidarsi all’informatica. Da oggi l’Agenzia nazionale per la meteorologia e la climatologia (ItaliaMeteo) userà l’intelligenza artificiale in collaborazione con la Fondazione Bruno Kessler, un’istituzione di ricerca che si trova a Trento, per migliorare tra l’altro il sistema di allerta dei nubifragi.

La convenzione fra i due enti, appena annunciata, porterà a previsioni più precise, in grado di anticipare alcuni degli eventi estremi che oggi sfuggono ai sistemi di allerta. L’obiettivo è arrivare a una previsione aggiornata ogni 30 minuti per la pioggia che cadrà in ogni punto d’Italia con la definizione di un chilometro.

“Oggi i modelli migliori arrivano a 2,2 chilometri, altri hanno risoluzioni ancora inferiori” spiega Carlo Cacciamani, direttore dell’agenzia ItaliaMeteo fin dalla sua fondazione, nel 2023.

“Spesso vediamo nubi temporalesche piccole, ma che scaricano grandi quantità di pioggia causando alluvioni, senza che le nostre previsioni possano fare molto per localizzarle con la precisione che vorremmo”, prosegue il meteorologo che in precedenza aveva diretto il Centro funzionale centrale della Protezione Civile, la struttura che dirama le allerte in caso di maltempo.

“A volte non riusciamo a capire perché una nube si forma esattamente in un luogo. In alcuni temporali poi le scale spaziali sono molto piccole. Vediamo ad esempio moti ascendenti che non superano l’ampiezza di poche centinaia di metri. In questi casi è difficile capire esattamente quale Comune sarà toccato dal nubifragio per avvertirlo in anticipo. Aumentare la risoluzione fino a un chilometro sarà un passo avanti”.

Come funzionerà

Meteorologia e intelligenza artificiale stanno vivendo in questi ultimi mesi una luna di miele. La prima, con le sue grandi quantità di dati raccolti dalle stazioni meteo, dai radar, dai satelliti, oppure archiviati in serie storiche che a volte raggiungono il secolo, riesce a saziare la fame di informazioni della seconda, che impara divorando miliardi di valori relativi a temperature, pressioni, umidità e altro ancora.

“L’intelligenza artificiale, grazie alla potenza di calcolo dei computer di oggi, ci permette di sfruttare al meglio la grande mole di dati che abbiamo a disposizione. Analizza gli archivi del passato, osserva le informazioni sull’oggi ed estrapola scenari per il futuro” prosegue Cacciamani. “La sua frontiera è proprio la meteorologia ad altissima risoluzione”.

Da febbraio di quest’anno anche il Centro europeo per le previsioni a medio termine (Ecmwf) si è affidato all’intelligenza artificiale, mantenendo in parallelo anche i modelli tradizionali, che si basano sui dati meteo correnti e sulle equazioni della fisica dell’atmosfera.

Il caso britannico

Le previsioni del futuro, seguendo le promesse dell’informatica, avranno una vista più acuta grazie alla risoluzione spaziale migliore, ma anche più lunga. Riusciranno cioè a guardare più lontano nel tempo. Il Met Office britannico ha appena pubblicato i risultati di un esperimento sulla rivista Npj Climate and Atmospheric Science.

Nello studio l’intelligenza artificiale si è esercitata sui dati meteo degli ultimi 23 anni, imparando a effettuare previsioni lunghe tre mesi. Alcuni eventi estremi, che non hanno molti precedenti ma sono diventati più ricorrenti con il riscaldamento climatico, l’hanno messa in difficoltà, ma nelle situazioni di normalità ha eguagliato i modelli tradizionali, con meno sforzi di calcolo.

“Una volta completato l’apprendimento, l’intelligenza artificiale elabora le sue previsioni impegnando meno i computer, rispetto ai modelli che usiamo attualmente” conferma Cacciamani. Il sistema di intelligenza artificiale usato dall’Ecmwf ha bisogno ad esempio di una potenza di calcolo mille volte inferiore rispetto ai programmi informatici attuali.

“Quando poi si aumenta la risoluzione di un modello, si riesce anche a fare un passo avanti con le previsioni stagionali. Non ci saranno solo le applicazioni di protezione civile. Conoscere il tempo con maggiore anticipo sarà utile anche per l’agricoltura, i trasporti e il turismo”.