Consultare il meteo è ormai semplice come leggere l’ora. Tuttavia il percorso scientifico, che ha permesso di arrivare a prevedere con una certa precisione il futuro di un sistema complesso e caotico come l’atmosfera, è stato molto lungo.
Per determinare il comportamento dell’atmosfera si stima che sia necessario conoscere il valore di circa dieci miliardi di variabili. Le previsioni meteorologiche, infatti, si basano su modelli fisico-matematici.
Il sistema di equazioni di base poggia sul lavoro pionieristico del ricercatore norvegese Vilhelm Bjerknes che nel 1904 definisce le previsioni del tempo come un problema fisico alle condizioni iniziali, cioè basato sulla definizione dei valori delle variabili in un momento determinato.
Il sistema di equazioni differenziali che ne risulta, tuttavia, è troppo complesso per essere svolto a mano, e ancora oggi non esiste una sua soluzione analitica. Solo negli anni cinquanta, grazie all’arrivo dei primi calcolatori elettronici, nasce la previsione del tempo numerica.
Da allora i modelli fisico-matematici globali, che arrivano nelle sale operative dei servizi meteorologici nazionali (e alimentano le app dei telefoni), sono migliorati enormemente.
Ma è soprattutto grazie agli studi di quattro generazioni di meteorologi e fisici di tutto il mondo se si è arrivati a un tale livello di accuratezza: si stima che ogni decennio di ricerca abbia portato a guadagnare un giorno di previsione.
Quindi la previsione a cinque giorni fatta oggi ha in media la stessa precisione della previsione a un giorno fatta quarant’anni fa. Una storia di grande successo che si è svolta nell’ombra, tanto da essere stata definita “una rivoluzione silenziosa”.
Oggi quel progresso si trova davanti all’intelligenza artificiale (IA), che promette una svolta epocale nel campo della modellistica meteorologica numerica e consente l’entrata in gioco delle grandi aziende tecnologiche private.
Fino a qualche anno fa, infatti, i principali modelli di previsione globale erano una prerogativa pubblica, erano cioè gestiti dai singoli paesi o da organizzazioni intergovernative, come per esempio il Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine (Ecmwf).
L’arrivo dell’IA ha cambiato le cose: tra il febbraio del 2022 e l’aprile del 2023 Huawei, Nvidia e Google DeepMind hanno realizzato i primi prototipi di modelli meteorologici globali interamente basati sull’intelligenza artificiale data-driven, cioè guidata dai dati osservati nel passato, capaci di competere con quelli fisico-matematici di enti come l’Ecmwf.
Mentre il modello fisico-matematico usa equazioni matematiche, senza sapere nulla del passato, il modello dell’IA impara dall’esperienza. La grande disponibilità di archivi storici e la capacità di analisi di big-data rendono questo approccio altrettanto valido.
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