IA migliora nettamente la previsione delle alluvioni

Roma – Grazie all’Intelligenza Artificiale (IA) è stato possibile aumentare considerevolmente la precisione dei modelli di previsioni delle alluvioni. È quanto emerge da uno studio guidato dall’Accademia Cinese delle Scienze e pubblicato su Advances in Atmospheric Sciences. Le attuali previsioni sulle precipitazioni potenzialmente legate alle alluvioni si basano in larga parte su output di modelli numerici del sistema climatico, che spesso contengono distorsioni sistematiche. Per correggere questi output e ridurre gli errori, i ricercatori tradizionalmente combinano dati storici di osservazione con metodi statistici. Questo approccio, noto come metodo dinamico-statistico, ha i suoi limiti. Gli errori di previsione dei modelli numerici tendono a crescere in modo non lineare nel tempo e i metodi di correzione tradizionali, che si basano principalmente su approcci lineari, hanno difficoltà a risolvere efficacemente questi errori. Utilizzando la forza dell’apprendimento automatico (ML) nella gestione di relazioni non lineari, lo studio ha applicato l’algoritmo LightGBM per migliorare il metodo di correzione dinamico-statistica. Nelle prove condotte dal 2019 al 2022, le previsioni sono migliorate in modo significativo, con il punteggio di previsione (PS) aumentato da 68,6 a 74, un miglioramento del 7,87 per cento. Ciò rappresenta un miglioramento del 6,63 per cento rispetto ai tradizionali metodi dinamico-statistici, aumentando sostanzialmente l’accuratezza delle previsioni delle precipitazioni legate alle alluvioni .(30Science.com)