Servirà a capire se nei prossimi novanta minuti pioverà, ed è ritenuto più affidabile degli strumenti tradizionali. 
L’ intelligenza artificiale è sempre più protagonista delle nostre vite. Negli ultimi giorni abbiamo parlato prima della piattaforma OpeNet, che corre in aiuto ai nostri medici di base. Quindi è stata la volta della Gioconda e di altre opere d’arte famose, di cui finalmente potremo conoscere il vero volto grazie alla tecnologia StyleGan ideata dall’artista digitale Nathan Shipley. Infine è arrivata la notizia del completamento della Decima Sinfonia di Beethoven.
Se non è una vera rivoluzione poco ci manca. Adesso Google ha messo a punto un modello capace di prevedere l’arrivo delle piogge entro un arco temporale di novanta minuti. I test sono stati effettuati dai ricercatori della DeepMind di Google, che hanno unito le forze insieme ad un gruppo del Servizio Meteorologico del Regno Unito per sperimentarne l’efficacia. I risultati ottenuti sono stati illustrati dalla rivista Nature.
Grazie all’intelligenza artificiale adesso sapremo se pioverà entro i prossimi novanta minuti
Il team, guidato dallo scienziato sudafricano Shakir Mohamed che vive e lavora a Londra, ha applicato le proprie metodologie di ricerca sulla tecnica del ‘nowcasting’, cioè della previsione delle precipitazioni in un dato arco di tempo che ricopre le due ore successive. I risultati sono poi stati confrontati con gli strumenti di previsione tradizionali, che attualmente si basano su dei supercomputer altamente specializzati in grado di eseguire calcoli affidabili sui dati atmosferici.
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Rovescio della medaglia il fatto che il sistema invece non è in grado di eseguire previsioni nel breve raggio, o meglio le cose cambiano a seconda dell’intensità delle condizioni atmosferiche. Se ci sono nuvoloni densi all’orizzonte naturalmente il “pronostico” diventa più scontato, ma con i temporali e le tempeste le cose si fanno decisamente più difficili perché la quantità di acqua che contengono varia con il tempo e così la loro forma, a seconda di dove si spostano.
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Per ovviare all’inconveniente il team della Deep Mind ha approntato una rete di apprendimento profondo chiamata DMGR. Il cosiddetto Deep Generative Model of Rainfall ha un andamento di tipo “statistico”. Infatti funziona analizzando i dati che descrivono gli andamenti e la loro evoluzione nel tempo. Queste informazioni si usano poi per elaborare le previsioni nelle due ore successive. Secondo un sondaggio interno l’89% preferisce questo tipo di approccio basato sull’intelligenza artificiale perché lo ritiene più efficace del modello tradizionale. Chissà in futuro quale dei due utilizzeremo maggiormente.
