Storm Cloud minaccia una rivoluzione dell’IA promessa nella previsione meteorologica

“Questo è un incredibile risultato scientifico”, afferma Andrew Charlton-Perfz, “dice Andrew Charlon-Perfze, parlando con me con un video del suo ufficio all’Università di Reading, nel Regno Unito. Il suo collega all’Università di Cambridge, Simon Driskl, scuote la testa con entusiasmo.” Ci sono molte applicazioni diverse e ci sono molti diversi usi. “

No, non stanno parlando di calcolo quantistico o fusione nucleare. Stanno parlando della previsione meteorologica. Charlon-Paraze dice: “La gente piange solo sulle previsioni del tempo e quanto è grave”. Come professore di meteorologia, lo sente molto. Ma questo perché la maggior parte delle persone non si rende conto che la nostra capacità di prevedere il tempo, data la complessità dell’ambiente, è praticamente una superpotenza. “Questo è un sistema incredibilmente complesso che non vediamo molto bene. E possiamo posizionarlo sul tuo telefono ed è molto accurato per la maggior parte del tempo”, dicono.

Il ricercatore di matematica e fisica Driskl ha trascorso molto tempo per lavorare con Charlton-Perfors sul miracolo di previsioni “molto accurate”. Ha tagliato e immerso diversi petabyte delle figure meteorologiche accumulate da satelliti, palloncini meteorologici, navi e sensori di terra dagli anni ’90. Ora stanno testando il nuovo modello AI che può cambiare il modo in cui il tempo prevede. No, gemi, non sarà completamente accurato. Ma sta per cambiare il modo in cui impari che domani ci sarà il sole.

Alcune importanti intuizioni scientifiche del nostro tempo provenivano dagli sforzi per prevedere il tempo. Edward Loreng, mentre modellava la circolazione atmosferica, scoprì la teoria dell’anarchia. Sapeva che il modo in cui si sviluppa una tempesta dipende fortemente dalle circostanze caotiche e iniziali. Lorenges ha alimentato quelle condizioni iniziali in un computer digitale precoce, come temperatura e velocità del vento come le variabili. Ha scoperto che una di quelle variabili conduce una diversa previsione della tempesta della tempesta. Lo chiamavano “caos determinato”. Nei Parloni popolari, è noto come un effetto farfalla.

Ogni volta che ricevi un avviso meteorologico sul tuo telefono, è in parte grazie al Loreng e parzialmente prodotto dall’analisi quotidiana prodotta da Nazionale e internazionale stazione meteorologica. Per le loro prime variabili, usano migliaia di sensori, dati meteorologici raccolti sulla Terra e in orbita, e quindi danno da mangiare su un grande computer, che rimuove tali previsioni accurate come che dicono che “il 30 percento della pioggia”. È noto come previsione meteorologica numerica e ha governato l’arrosto per decenni.

Il problema è che richiede costosi supercomputer per accendere una grande quantità di dati meteorologici attuali, confrontarli con i suoi eventi precedenti e tutto ciò sarà soggetto alle regole della fisica. I team globali hanno collaborato per produrre le previsioni della pioggia. Ad esempio, i DRISS hanno contribuito con le competenze su come la neve del mare sta colpendo il clima. In definitiva, ciò significa che solo alcuni paesi possono solo correre il rischio di generare rapporti meteorologici, facendo dipendere dalla maggior parte delle persone nel mondo dalla generosità delle agenzie governative.

Tutto ciò può cambiare con il nuovo modello AI. Uno in Carta l’anno scorsoCharlton-Paras e Drisls hanno visto testare lo stress quattro modelli di AI popolari che potevano prevedere un insolito fenomeno tempestoso noto come ciclone bomba. Ha eseguito decenza, ma “la grande differenza è che è più veloce migliaia di volte”, afferma Charlon-Paraze. Inoltre, “le previsioni che abbiamo usato … le ho gestite sul mio laptop”.

Pertanto, l’intelligenza artificiale può potenzialmente consentire alle previsioni di prevedere il tempo con basse risorse e piccoli team, il che significa che esiste una bassa dipendenza dagli Stati Uniti o dall’Unione europea per informazioni sulla temperatura nelle Barbados. Possiamo essere democratici dell’accesso alla previsione meteorologica. Ciò aiuterà i piccoli paesi, ma consentirà a chiunque di tenere traccia degli eventi del tempo più alto. Se ami l’arcobaleno, puoi chiedere a un modello AI di indovinare dove può apparire il prossimo.

Tuttavia, Charlon-Paraze ha avvertito che potrebbero verificarsi nuovi ostacoli. I dati di input necessari per creare una previsione sono tradizionalmente condivisi. Ma man mano che il costo dell’analisi scende, “i dati diventano ancora più re”, dicono. Si preoccupa che il modello meteorologico AI, come Google, Microsoft e Nvidia, possa intraprendere relazioni di specificità con i servizi meteorologici per tali dati. In altre parole, la maggior parte del mondo dipenderà dalle aziende tecniche per i rapporti meteorologici piuttosto che dagli organi governativi.

Peggio ancora, può ridurre l’accesso pubblico alle previsioni gratuite in un momento in cui abbiamo bisogno di più. Le onde estive stanno diventando fatali. Le tempeste che un tempo erano a disagio ora causano alluvioni degli assassini. Si preoccupa che Charlton-Perfies, che crede che la previsione meteorologica sia lo “strumento di adattamento del cambiamento climatico primario” dell’umanità. In un’epoca in cui il tempo estremo è in aumento, dobbiamo sapere cosa sta arrivando. A causa di tali informazioni, potrebbe esserci una differenza tra vita e morte.

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Annalee Newitz è giornalista e scrittrice scientifica. I suoi ultimi libri sono le storie sono le armi: la guerra psicologica e la mente americana. Sono il co-manago del podcast di Hugo-Viger, la nostra opinione è corretta. Puoi seguirli @annaaleen e il loro sito Web è tecnico