Con l'IA le previsioni del tempo saranno senza fisica

L’intelligenza artificiale è ovunque, persino nelle previsioni del tempo: anche la meteorologia è infatti toccata dalla “rivoluzione dell’IA”, come ci spiega Marco Gaia di MeteoSvizzera, uno degli ospiti della 28ª edizione del Premio Möbius che si terrà, il 4 e 5 ottobre, all’Auditorio dell’Università della Svizzera italiana a Lugano. Info: www.moebiuslugano.ch.

Marco Gaia, prima di parlare di intelligenza artificiale, le chiedo come vengono fatte oggi le previsioni del tempo?

Le previsioni moderne nascono sempre da una “fotografia” la più precisa possibile dello stato dell’atmosfera in un determinato momento. Noi meteorologi raccogliamo continuamente milioni di dati sulle condizioni attuali: pressione, velocità e direzione del vento, se sta piovendo, quanto sta piovendo eccetera. Queste sono le “condizioni iniziali” che diamo ai super calcolatori che abbiamo programmato con le leggi della fisica. Per esempio, se il vento soffia dal Mediterraneo verso le Alpi, il calcolatore sa che sul Ticino l’umidità tenderà ad aumentare. Oppure se il terreno è molto umido la temperatura dell’aria massima sarà minore rispetto a quando il terreno è molto secco. Il calcolatore applica queste leggi, ma deve sapere da dove iniziare a calcolare, perché le leggi della fisica sono sempre le stesse, ma le condizioni cambiano a seconda della stagione.

Leggi della fisica che immagino siano più complesse di quelle che abbiamo studiato a scuola.

Esatto: le leggi della fisica vengono descritte matematicamente tramite delle equazioni e alcune equazioni sono più facili da risolvere di altre. Le equazioni dei classici problemi scolastici solitamente si riescono a risolvere, anche a mano, hanno una soluzione precisa. Al contrario delle equazioni che descrivono il movimento dei fluidi nell’atmosfera, per le quali esistono solo delle soluzioni approssimate. Inoltre, se le condizioni iniziali non sono perfettamente conosciute, si hanno incertezze che si propagano nella soluzione. Per esempio, abbiamo stazioni di misura a Lugano, a Stabio e in cima al Generoso, ma non conosciamo esattamente la temperatura a Riva San Vitale: dobbiamo stimarla e questo introduce un margine di errore che si può propagare nella previsione.

Per questo una previsione a tre ore è più ‘sicura’ di una a tre giorni. Immagino che grazie ai supercomputer sempre più potenti questa affidabilità sia aumentata, nel corso degli anni.

Tra gli anni Ottanta e il 2020 si è guadagnato in media un giorno di previsione affidabile ogni 10 anni. Questo significa che se quarant’anni fa si faceva una previsione per il giorno dopo con un certo margine di certezza, oggi quella stessa certezza si ha per una previsione a cinque giorni. Questo miglioramento è dovuto non solo alle maggiori capacità di calcolo, ma anche ai progressi nelle conoscenze dei meccanismi atmosferici.

Il clima sta cambiando a causa dell’aumento medio delle temperature. Il riscaldamento globale ha qualche influenza sulle previsioni del tempo?

Dal punto di vista della previsione del singolo fenomeno non molto. Una nevicata o un temporale è facile o difficile da prevedere esattamente come lo era dieci, venti o trent’anni fa. Quello che cambia è la frequenza con cui ci troviamo a prevedere certi eventi. Per esempio, le nevicate a basse quote sono diventate molto più rare rispetto al passato, mentre le ondate di caldo sono in forte aumento.

Questa la situazione attuale, con supercomputer sempre più potenti che risolvono sempre meglio le equazioni. L’intelligenza artificiale come si inserisce?

L’intelligenza artificiale è quello che gli inglesi chiamano un ‘game changer’, un cambio di paradigma. Dietro questo termine ci sono tecnologie e algoritmi anche molto diversi, ma grosso modo, e semplificando, mentre i metodi “tradizionali” si basano, sulle leggi fisiche, l’IA può permettersi di ignorare completamente la fisica: basta che conosca molto bene la storia.

L’idea è un po’ quella dei proverbi meteorologici dei nostri nonni: perché si dice “rosso di sera bel tempo di spera”? Perché la natura ha una certa regolarità e si è visto che di solito se la sera le nuvole sono illuminate di rosso dal Sole, il giorno dopo non piove. L’IA fa una cosa simile, basandosi su un gigantesco archivio con quelle “foto” dell’atmosfera di cui abbiamo parlato all’inizio. Prima di utilizzarlo, un metodo di IA va “allenato” a cercare all’interno dell’archivio citato delle relazioni. Solo dopo l’allenamento può elaborare le previsioni, basandosi sull’idea che se una situazione simile si è già verificata in passato, probabilmente evolverà anche oggi in modo simile.

Questo approccio, una volta conclusa la fase di allenamento, che è molto lunga e dispendiosa, si rivela molto più veloce dei metodi tradizionali: con l’IA possiamo avere una previsione in pochi minuti, mentre anche i supercalcolatori più potenti impiegano ore.

Parliamo di sviluppi futuri o già adesso si sfrutta l’intelligenza artificiale?

In parte la si usa già adesso. La previsione del vento che vedete sull’app di MeteoSvizzera è già fatta con un algoritmo di IA. Le applicazioni più avanzate sono tuttavia ancora in fase sperimentale: grandi aziende tecnologiche come Google, Microsoft, Nvidia e Huawei stanno applicando i loro algoritmi, originariamente sviluppati per altri scopi, come il riconoscimento facciale, alla meteorologia. E questo ha creato una sorta di “tempesta” nel nostro campo, mostrando che in futuro forse potremmo non aver più bisogno di supercalcolatori che conoscono la fisica, ma piuttosto di sistemi che conoscono bene la storia meteorologica.

Questa situazione ha colto di sorpresa molti servizi meteorologici nazionali. Oltretutto da soli non possiamo competere con giganti come Google o Microsoft e rischiamo di farci superare da essi. Per questo motivo, a livello europeo, è partito un programma d’azione che riunisce tutti i servizi meteorologici europei per investire in questi metodi di IA e la Svizzera vi partecipa attivamente per “non perdere il treno”.

È pensabile un futuro in cui un meteorologo non dovrà più conoscere la fisica dell’atmosfera?

Al momento si pensa che il maggior valore aggiunto derivi dalla collaborazione tra i due approcci. Alcune parti richiederanno ancora una forte componente fisica, mentre per altre l’IA sarà più efficace. L’obiettivo finale rimane quello di migliorare le previsioni e i servizi per la popolazione e le autorità.

Basandosi su dati storici, l’approccio dell’IA non è vulnerabile ai cambiamenti portati dal riscaldamento globale?

È un punto interessante. Sorprendentemente, i test mostrano che questi algoritmi di IA riescono a prevedere anche situazioni che escono dallo storico su cui sono state allenate. Questa capacità li rende potenzialmente applicabili anche in un contesto di cambiamento climatico, ma è ancora necessario capire i meccanismi che lo permettono.