GraphCast è un nuovo modello di Intelligenza Artficiale sviluppatp da DeepMind, la divisione di Mountain View dedicata ai progetti di AI, che prevede di rivoluzionare il modo in cui vengono formulate le previsioni meteorologiche, almeno online. Secondo quanto riportato da Science, esso dovrebbe garantire maggiore velocità nell’elaborazione dei dati e un livello di accuratezza più elevato.
Per ottenere questo risultato gli ingegneri di Google hanno addestrato il loro modello utilizzando dati che vanno dal 1979 al 2017. Grazie ad essi GraphCast ha potuto migliorare il suo funzionamento tenendo conto delle variazioni di elementi come la pressione atmosferica, le temperature, i venti e altri fenomeni atmosferici a livello globale.
Stando ai test effettuti, GraphCast dovrebbe essere particolarmente preciso quando deve formulare previsioni su eventi meteorologici comuni, in sostanza sarà per esempio abbastanza accurato nella previsione dei giorni caratterizzati da rovesci. Il discorso potrebbe essere diverso se ad essere previsti dovessero essere degli eventi estremi.
A #MachineLearning-based #Weather forecasting model from @GoogleDeepMind leads to better, faster, and more accessible 10-day weather predictions than existing approaches, according to a new Science study.
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— Science Magazine (@ScienceMagazine) November 14, 2023
Questo limite potrebbe essere comunque superato nel prossimo futuro, grazie ad un ulteriore training del modello. Non di rado però i fenomeni atmosferici estremi sono anche i più difficili da prevedere, soprattutto ora che i cambiamenti climatici hanno introdotto delle variabili meno presenti nei dati storici disponibili per l’addestramento.
A differenza di altri modelli dello stesso tipo, quello di Big G non si basa sui calcoli numerici. Ciò gli dovrebbe consentire di ottenere in pochi secondi le stime che prima richiedevano ore. Ad oggi queste ultime verrebbero generate tenendo conto delle condizioni meteorologiche attuali e delle formulazioni effettuate fino a 6 ore prima da GraphCast.
