Huawei sviluppa un sistema di previsioni meteo AI 10 mila volte più veloce di quello europe

I ricercatori della società cinese Huawei affermano di aver sviluppato un algoritmo meteorologico globale basato sull’intelligenza artificiale in grado di fornire previsioni più rapide e accurate rispetto al metodo tradizionale.

Il modello, chiamato Pangu-Weather, è in grado di produrre previsioni in pochi secondi, tra cui umidità, velocità del vento, temperatura, pressione al livello del mare e persino avvisi di catastrofe.
Si tratta del primo modello di questo tipo che utilizza l’intelligenza artificiale e che ha prodotto risultati più accurati rispetto al metodo di previsione numerica utilizzato dai principali servizi di previsione meteorologica in tutto il mondo.

In un articolo pubblicato mercoledì sulla rivista peer-reviewed Nature, il team ha dichiarato che i suoi esperimenti hanno dimostrato che il modello è “10.000 volte più veloce” di quello utilizzato dal Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio raggio (ECMWF) – il più potente strumento di previsione meteorologica attualmente in uso.

Pangu-Weather si concentra sulle previsioni a medio raggio. A differenza del nowcasting, che fornisce una descrizione dettagliata del tempo attuale nelle aree locali, le previsioni a medio raggio coprono un periodo fino a due settimane e svolgono un ruolo importante nella prevenzione dei disastri.

Finora, le previsioni basate sull’intelligenza artificiale sono state inferiori alle previsioni meteorologiche numeriche per le previsioni a medio e lungo termine. Questo metodo rappresenta le condizioni meteorologiche come piccoli quadrati su una mappa e utilizza la matematica per capire come cambiano da uno stato all’altro. Ma è computazionalmente costoso e richiede tempo. “Quando un problema coinvolge complessi meccanismi matematici, grandi quantità di dati ed è difficile per le persone trovare soluzioni specifiche, pensiamo che questo problema sia molto adatto all’intelligenza artificiale”, ha dichiarato in un precedente comunicato il dottor Tian Qi, scienziato capo del progetto Huawei Cloud.

Pare che la ricerca metereologica sia il campo ideale per addestrare la AI, per la quantità di dati complessi, ma precisi, che sembrano essere il campo ideale della AI.  Un nuovo algoritmo sviluppato per il modello si adatta al sistema di coordinate terrestri per gestire dati meteorologici 3D complessi e irregolari. Il team ha anche utilizzato nuove strategie di calcolo con meno iterazioni per ridurre gli errori cumulativi.

Per addestrare il modello a produrre risultati in intervalli di tempo specifici, i ricercatori hanno utilizzato 100 epoche (cicli) con campioni orari di dati meteorologici dal 1979 al 2021. Ciascuno dei sottomodelli ha avuto 16 giorni di addestramento su 192 schede grafiche V100.

“Il nostro algoritmo ha raggiunto un’elevata precisione nel tracciare 88 cicloni tropicali nominati nel 2018, compresi alcuni (ad esempio il tifone Kong-rey e il tifone Yutu) che rimangono una sfida per i migliori sistemi di tracciamento del mondo”, ha dichiarato Tian nel documento.
“Questo dimostra che Pangu-Weather non solo produce forti risultati quantitativi, ma conserva anche dettagli sufficienti per indagare su alcuni eventi meteorologici estremi”.
La China Meteorological Administration ha confermato di aver utilizzato Pangu-Weather per prevedere con successo, cinque giorni prima, il percorso del tifone Mawar al largo di Taiwan, a maggio. Il tifone, che si è spostato sul Pacifico, è stata la tempesta tropicale più potente vista finora quest’anno.

Adesso vedremo come reagiranno i meteorologi europei e americani a questo avanzamento di Huawei