Fisica o intelligenza artificiale: quale tipo di modello meteorologico è più efficace nel prevedere eventi meteorologici

    L'intelligenza artificiale sta facendo breccia nel campo delle previsioni meteorologiche. Modelli di IA come GraphCast, Pangu-Weather e Fuxi superano già i modelli tradizionali basati sulla fisica nelle previsioni meteorologiche giornaliere, sebbene non siano ancora perfetti.

    Un nuovo studio mette in luce la differenza tra i modelli tradizionali basati sulla fisica e i modelli di intelligenza artificiale nella previsione di eventi meteorologici estremi.
    Un nuovo studio mette in luce la differenza tra i modelli tradizionali basati sulla fisica e i modelli di intelligenza artificiale nella previsione di eventi meteorologici estremi.

    Un nuovo studio pubblicato su Science Advances sostiene che l’intelligenza artificiale spesso non riesce a prevedere fenomeni meteorologici estremi senza precedenti. Eventi di questo tipo, come ondate di calore e tempeste di vento da record, stanno diventando sempre più frequenti a causa del cambiamento climatico.

    Disporre di allerte precise è fondamentale per proteggere vite umane, proprietà e infrastrutture. La natura senza precedenti di questi eventi rappresenta però una sfida per l’IA.

    Funzionano meglio i modelli basati sulla fisica? E quelli che usano l’IA?

    Gli scienziati hanno confrontato i principali modelli di IA con HRES (High Resolution Forecast), uno dei sistemi di previsione meteorologica basati sulla fisica più avanzati al mondo. Hanno creato un ampio database con dati relativi a eventi estremi di caldo, freddo e vento verificatisi tra il 2018 e il 2020. I ricercatori hanno confrontato le previsioni di HRES e dei modelli di IA per quegli anni, valutando quale si avvicinasse maggiormente ai risultati reali.

    I modelli di IA risultano generalmente più precisi nelle previsioni meteorologiche quotidiane e molto più rapidi rispetto a HRES. Tuttavia, HRES ha superato nettamente l’IA negli eventi che hanno battuto record storici.

    Nel caso di ondate di calore senza precedenti, i modelli di IA hanno previsto sistematicamente temperature molto più basse rispetto a quelle osservate. Più un record veniva superato, meno precisa risultava l’IA.

    HRES si è dimostrato più efficace in queste situazioni grazie alla sua base fondata sulle leggi della fisica. Le leggi della fisica sono immutabili. I modelli basati sulla fisica hanno la capacità di simulare meglio scenari che il mondo non ha mai sperimentato. I modelli di IA, trovandosi di fronte a eventi assenti nei dati di addestramento, tendevano invece a compensare facendo riferimento alle medie storiche.

    Cosa dicono gli scienziati

    “I nostri risultati evidenziano gli attuali limiti dei modelli meteorologici basati sull’IA nel riuscire a estrapolare oltre il proprio dominio di addestramento e nel prevedere fenomeni meteorologici senza precedenti con impatti potenzialmente maggiori”, spiega il team di ricerca.

    I ricercatori mettono in guardia dal fare completo affidamento sull’IA per compiti così importanti, considerando che gli eventi estremi diventeranno sempre più frequenti. Suggeriscono invece un approccio ibrido che combini la velocità dell’IA con la solidità delle leggi della fisica.

    “Sono necessarie verifiche più rigorose e un ulteriore sviluppo dei modelli prima che possano essere utilizzati in modo esclusivo per applicazioni critiche, come i sistemi di allerta precoce e la gestione dei disastri”, conclude il team di ricerca.

    Riferimento dello studio

    “Zhongwei Zhang et al, Physics-based models outperform AI weather forecasts of record-breaking extremes, Science Advances (2026). DOI: 10.1126/sciadv.aec1433”

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