L'intelligenza artificiale GenCast di Google è in grado di fare previsioni meteorologiche rapide e accurate

Google ha debuttato un modello AI di previsione meteorologica in grado di prevedere il tempo in modo più rapido e preciso rispetto al sistema operativo di punta, il Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Raggio (ECMWF), con un anticipo fino a 15 giorni.

In un documento pubblicato sulla rivista scientifica Nature, Google sostiene che gli attuali modelli di previsione si basano su sistemi numerici di previsione meteorologica (NWP) che simulano e "risolvono approssimativamente le equazioni che modellano le dinamiche atmosferiche"

Sebbene questi forniscano una stima decente sugli scenari in via di sviluppo, ogni simulazione deve essere eseguita individualmente, costringendo le agenzie meteorologiche a eseguire più simulazioni per ogni possibile scenario. Il sistema è anche "incline agli errori" e "lento da eseguire", il che lo rende dispendioso in termini di tempo per gli ingegneri.

GenCast può generare "previsioni globali di 15 giorni" che sono più accurate. Inoltre, ci vogliono 8 minuti per creare una singola previsione a 15 giorni e "si possono generare diverse previsioni in parallelo"

A differenza dell'ultimo modello di previsione di Google, che poteva fare solo una "singola, migliore stima del tempo futuro", GenCast può elaborare 50 o più previsioni contemporaneamente. Google ha addestrato GenCast su quattro decenni di dati meteorologici provenienti dall'archivio ERA5 di ECMWF. L'azienda afferma che il modello è stato alimentato con modelli meteorologici a risoluzione di 0,25°, una misura della risoluzione spaziale in una varietà di set di dati. Il modello è stato addestrato sui dati meteorologici storici fino al 2018.

GenCast ha dimostrato di essere più preciso del 97,2% rispetto ai sistemi di ECMWF e "del 99,8% con tempi di anticipo superiori a 36 ore", quando è stato testato sui dati del 2019.