Scienziati sviluppano un nuovo modello di IA per le previsioni meteorologiche

Gli scienziati dell'Accademia di Intelligenza Artificiale per le Scienze di Shanghai, dell'Università Fudan e del Centro Nazionale per il Clima cinese, hanno sviluppato il nuovo modello "FuXi-Subseasonal" per le previsioni substagionali utilizzando la tecnologia dell'intelligenza artificiale (IA). Questo rappresenta un progresso significativo nella modellazione climatica dell'intelligenza artificiale estendendo l'intervallo di previsione a 42 giorni.

Il nuovo modello è stato presentato venerdì 8 dicembre al Padiglione Cina durante la 28esima sessione della Conferenza delle Parti della Convenzione Quadro delle Nazioni Unite sui Cambiamenti Climatici (COP28) a Dubai, negli Emirati Arabi Uniti, ha dichiarato l'Università Fudan.

Secondo gli scienziati, le anomalie sub-stagionali contribuiscono in modo significativo agli eventi climatici ad alto impatto, quindi migliorare le capacità di previsione in questo periodo è un requisito urgente per far progredire la scienza del clima.

Il nuovo modello integra l'architettura del trasformatore con campioni casuali guidati in uno spazio latente per tenere conto dell'incertezza di fondo nelle previsioni substagionali. In questo modo, il modello può generare previsioni con una precisione superiore a quelle del Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF), ha affermato Qi Yuan, direttore dell'Accademia di Intelligenza Artificiale per le Scienze di Shanghai e professore dell'Università Fudan.

"Questo risultato affronta una sfida tecnica di lunga data nella ricerca sui cambiamenti climatici. Offre il potenziale per una valutazione più tempestiva e accurata dei rischi legati al clima", ha affermato Qi.

Inoltre, il nuovo modello ha migliorato significativamente la sua capacità di prevedere il fenomeno atmosferico della Madden-Julian Oscillation (MJO), estendendo la capacità di previsione di MJO da 30 a 36 giorni.

"Una previsione accurata della MJO è importante per la pianificazione agricola, la preparazione alle catastrofi, la mitigazione dei rischi e la ricerca sul clima a lungo termine", ha aggiunto Qi.

Il "FuXi-Subseasonal", attraverso le sue previsioni sub-stagionali dei principali processi meteorologici come il caldo intenso, il forte raffreddamento e le forti precipitazioni, raggiunge un alto livello di precisione irraggiungibile con i metodi tecnici tradizionali, ha affermato.

Il mondo ha bisogno di trovare percorsi più efficaci di innovazione tecnologica per affrontare i rischi climatici globali sempre più gravi. L'intelligenza artificiale ha un enorme potenziale nella gestione del rischio legato al cambiamento climatico, ha affermato Wu Libo, professore all'Università di Fudan.

"Con una tecnologia così avanzata possiamo affrontare meglio i rischi del cambiamento climatico", ha aggiunto Wu.