Previsioni meteorologiche, a che punto siamo con l’Agenzia nazionale per la Meteorologia?

Testo: Maurizio Crisanti

Gli operatori turistici in genere e soprattutto gli organizzatori di eventi all’aperto, come i parchi di divertimento e parchi avventura, sono tra gli imprenditori maggiormente interessati alle previsioni meteo. Da una parte per ragioni di sicurezza, di previsione del numero di ospiti e programmazione operativa, ma anche perché sono consapevoli che il tema delle previsioni meteo condiziona sostanzialmente le scelte dei loro clienti.

Sembra incredibile, ma l’Italia ha deciso di dotarsi di un’agenzia nazionale per la meteorologia solo nel 2017, a differenza degli altri paesi europei, per svolgere una funzione fino ad ora delegata di fatto all’Aeronautica Militare, che svolge previsioni orientate agli aeroporti, non orientata alle attività civili. Il Direttore Carlo Cacciamani è stato nominato solo nel 2021, contrattualizzato nel 2022, colpito dallo spoil system nel 2023 e successivamente rinominato. Ad oggi l’Agenzia manca ancora di dipendenti stabili, ha solo qualche collaboratore e un dirigente, comandato temporaneamente da Regione Emilia Romagna. Tuttavia le previsioni generate dall’AI vengono già fornite alla Protezione Civile per la segnalazione di criticità a comuni e cittadini.

Agenzia pienamente operativa entro il 2024

Nel corso del WMF, che si è tenuto alla fiera di Rimini a metà giugno, con oltre 60.000 presenze, Cacciamani ha presentato qualche buona notizia. L’Agenzia si è insediata a Bologna, adiacente a Leonardo, il supercomputer di Cineca, quarto al mondo per potenza di calcolo, recentemente inaugurato, e presto saranno operativi 80 persone tra dipendenti e collaboratori. I tre modelli matematici utilizzati dall’Agenzia necessitano infatti di elaboratori in grado di analizzare enormi quantità di dati provenienti da satelliti e stazioni meteo, compiendo in pochi minuti quello che i computer di qualche anno fa svolgevano in 24 ore, rendendo poco efficaci le previsioni più precise, in quanto diffuse soltanto a poche ore dall’evento.

Oggi le previsioni sono granulari – ha informato Cacciamani – perché effettuate su aree distanti tra loro un paio di chilometri ma nei prossimi mesi si arriverà al dettaglio di un chilometro. Questa caratteristica del sistema permette di prevedere eventi atmosferici estremamente localizzati, permettendo di informare subito i settori dell’agricoltura, dei trasporti e tutte le altre filiere più sensibili alle condizioni meteo.

Il supporto dell’Intelligenza Artificiale nelle previsioni meteo

Le previsioni meteo sono effettuate da anni con modelli matematici che effettuano una previsione meteorologica numerica (NWP) basati sulla fisica classica e alimentati dai dati storici. Il cambiamento climatico in atto rende più difficile effettuare previsioni basandosi esclusivamente su calcoli che ricercano analogie con situazioni precedenti, presenti nei database. L’Intelligenza Artificiale può supportare le previsioni meteo tradizionali attraverso l’individuazione di schemi equivalenti analizzando enormi dataset e velocizzando l’elaborazione effettuata in forma più tradizionale. In questo momento l’AI eccelle nel “nowcasting”, cioè nelle previsioni di ciò che accadrà nelle prossime ore, essenziali per settori come la gestione dell’acqua, l’agricoltura, il trasporto aereo, la pianificazione delle emergenze e gli eventi all’aperto, come i concerti, parchi di divertimento e attività in spiaggia o montagna.

L’AI ha una eccellente capacità di interpretare le immagini, ed è già utilizzata a questo proposito in campo medico, e riesce ad analizzare le immagini satellitari, utilizzate in questo periodo storico anche per finalità di carattere militare. Gli algoritmi di AI in ambito meteorologico, non impiegano troppo tempo, prezioso in questo caso, a elaborare dati storici con approccio Newtoniano, ma sono focalizzati sull’analisi predittiva, basandosi sullo spostamento di sistemi nuvolosi o fenomeni estremi, quali gli uragani. Ad esempio, la società di intelligenza artificiale DeepMind ha creato uno strumento di deep learning che si sta dimostrando molto più efficace dei modelli esistenti basati sulla fisica nel prevedere la pioggia nell’ora e mezza successiva, ma i migliori modelli sono già sufficientemente precisi nel prevedere eventi nelle tre ore.

Il futuro è nell’integrazione dei risultati ottenuti da modelli matematici orientati alla fisica, integrati con le previsioni degli algoritmi AI per ottenere previsioni meteo sempre più precise e attendibili. Ci sta provando ATMO, una start up che sta combinando le tecniche di previsione meteorologica numerica (NWP) e sistemi basati su reti neurali profonde (DNN) per creare un’architettura di nuova generazione per le previsioni meteorologiche.