Cacciamani (ItaliaMeteo), Intelligenza Artificiale valida alleata per far fronte a eventi meteo estremi

Roma – “Riconoscendo la grande potenzialità dell’Intelligenza Artificiale nel settore della meteorologia, anche a livello nazionale è cresciuto l’interesse per applicare queste nuove tecnologie. Ci sono già esempi, in Italia, di applicazioni di IA come ad esempio quelle focalizzate sulla previsione della precipitazione a brevissimo termine, tema questo di rilevanza cruciale per fornire un valore aggiunto nelle sale meteo soprattutto durante l’occorrenza di eventi intensi” Così Carlo Cacciamani, Direttore dell’Agenzia Nazionale per la Meteorologia e Climatologia (ItaliaMeteo) ha sottolineato la rilevanza dell’uso delle nuove tecnologie di Intelligenza Artificiale (IA) nel campo della meteorologia, accresciuta nel nostro Paese dalla ricorrenza di fenomeni meteo estremi come quelli che stanno flagellando in queste ore l’Emilia-Romagna. La sua dichiarazione arriva a margine del convegno “Big data, better forecast: L’intelligenza artificiale sostituirà i meteorologi?” che si svolge oggi a Firenze presso l’Innovation Center, Fondazione CRF, organizzato dal Consorzio LaMMA, dalla Sezione Professionisti di AISAM – Associazione Italiana di Scienze dell’Atmosfera e Meteorologia e dall’Agenzia ItaliaMeteo. “Gli ultimi anni – continua Cacciamani – hanno visto uno sviluppo esplosivo delle tecniche di machine learning in molteplici settori e si sta assistendo anche ad una crescente applicazioni di tali tecniche anche relativamente al settore meteorologico e, in particolare, alla previsione dei fenomeni atmosferici. Fino a pochi anni, o addirittura, mesi fa, la previsione meteorologica era esclusivamente basata sull’uso di modelli fisico-numerici di previsione, operanti su tutto il globo o su aree limitate dello stesso, in grado di formulare previsioni risolvendo, in maniera certamente approssimata, le leggi della fisica che regolano il moto dell’atmosfera, tradotte in forma di equazioni differenziali e poi algebriche processate da sempre più potenti supercomputer. Di recente sono stati sviluppati, parallelamente, modelli globali di previsione meteorologica basati invece su algoritmi di intelligenza artificiale, molto diversi da quelli fisico-numerici, che usano i computer per analizzare una grande mole di dati meteo archiviati in molti anni, e poi estrapolano la situazione meteo futura facendo oso esclusivo dei dati, senza considerare le leggi fisiche che regolano i processi atmosferici. In sostanza i dati contengono la storia di tutto e, sulla base di questa conoscenza del passato, sono in grado di elaborare previsioni future”. Un potenziale tecnologico che può risultare estremamente utile nel contesto peculiare del nostro Paese: “L’Agenzia ItaliaMeteo – spiega Cacciamani – è molto interessata a sviluppare modelli di questo tipo, in sinergia con altri attori che in Italia si stanno già cimentando su questo tema. In tal senso il workshop di Firenze potrà offrire ottimi spunti sia per una discussione approfondita ma anche per promuovere proficue collaborazioni, oltre a quelle già in atto, nello spirito di coordinamento con cui deve operare l’Agenzia ItaliaMeteo, nel variegato sistema meteorologico nazional che comprende, oltre all’Agenzia stessa, anche gli Enti Meteo che operano a diversa scala territoriale. Per creare e sviluppare tale sinergia è necessario sempre più creare data storage di dati e informazioni meteo affidabili esistenti e gestiti per l’appunto dal poliedrico insieme di Enti Meteo sopra citati, dai quali poi trarre le informazioni che servono per ‘nutrire’ i modelli di machine learning di IA, oltre a tante altre applicazioni”. E’ comunque da comprendere come effettivamente le IA potranno contribuire al sistema di previsioni nazionale: “Il contributo che la IA offre alla precisione delle previsioni in un contesto nazionale in realtà è ancora in parte da valutare, dal momento che siamo ancora agli inizi delle applicazioni. È un dato di fatto che lo stato dell’arte della previsione meteorologica in Italia presenta ancora delle sfide che devono essere superate. In particolare, la previsione degli eventi estremi, e ancor di più per quelli di piccola dimensione spaziale e/o durata temporale, ha ancora dei grandi margini di miglioramento. Purtroppo, questi fenomeni di piccola scala e di breve durata molto spesso causano danni molto ingenti, tenendo conto dell’elevato livello di vulnerabilità e di esposizione dei nostri territori. E, per di più, il cambiamento climatico già in atto sta rendendo questi fenomeni sempre più frequenti. Pertanto, la necessità di migliorarne la predicibilità è assolutamente un tema prioritario. Inoltre, il nostro Paese è posizionato nell’area del Mediterraneo che è considerata un hot-spot climatico e possiede una complessità orografica e morfologica non comune. Tutti questi aspetti rendono la previsione meteorologica in Italia particolarmente difficile. La possibilità di ricorrere alle tecnologie dell’intelligenza artificiale può aiutare molto nell’aumentare la capacità previsionale, in particolare dei fenomeni a piccola scala, grazie al massiccio utilizzo dei dati osservati, che rappresenta per altro l’elemento fondante dei processi di machine learning, come si è detto. È probabile, ma anche questa è materia di discussione e approfondimento, che il futuro vedrà sempre più un uso combinato delle tecniche tradizionali di modellazione meteorologica che potranno fondersi con queste nuove tecnologie di IA, creando dei sistemi di modellazione misti (in gergo ‘data fusion’) in grado di sfruttare tutti i vantaggi che entrambe le metodologie possiedono”. In ogni caso l’Intelligenza Artificiale non può essere vista come una via alla completa sostituzione dei metodi tradizionali di previsioni meteo, conclude Cacciamani: “La strada maestra da perseguire è usare sempre più le tradizionali metodologie di previsione, che si basano sulla conoscenza e simulazione dei processi, insieme alle nuove tecniche di IA, che si avvalgono solo dei dati, perché è nella fusione di questi due approcci che possono convergere i vantaggi pratici (ed economici) e allo stesso tempo l’evoluzione della scienza”.(30Science.com)