Le previsioni meteorologiche accurate a medio termine restano ancora una sfida, nonostante i grandi passi avanti compiuti nel settore e la crescente attenzione che lo studio della meteorologia è in grado di calamitare su di sé. La frequenza degli eventi estremi, infatti, ha fatto comprendere anche ai più “naïf”, quanto sia importante poter prevedere e quanto siano oggi insufficienti i modelli meteorologici tradizionali. Richiedono grandi quantità di dati e tempo di elaborazione, un tempo incompatibile per chi gestisce le infrastrutture critiche o la sicurezza pubblica.
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Previsioni meteo con AI: veloci e fidate, ma non sostitutive
Google DeepMind presenta un nuovo approccio alle previsioni meteo, sfruttando l’AI per identificare le dinamiche legate a eventi estremi che sempre più spesso ci stiamo trovando a gestire. Vuole contribuire a migliorare l’accuratezza e la velocità con cui riusciamo a capire cosa potrebbe succedere nei 10 giorni successivi, per gestire meglio emergenze, sicurezza pubblica ed eventi globali. Riesce a farlo, in parte, ma il suo GraphCast non è ancora in grado di sostituire i modelli tradizionali. E non è detto che mai lo sarà
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