La NASA ha sviluppato con successo un sistema di intelligenza artificiale che aiuta a prevedere la progressione delle tempeste tropicali con elevata precisione

Il comportamento dei cicloni tropicali (sistemi tempestosi in rapida rotazione caratterizzati da un centro di bassa pressione, forti venti e strutture di nubi temporalesche a spirale che producono forti piogge) sta diventando sempre più complesso, essendo cambiato in modo estremamente imprevedibile negli ultimi anni a causa dell'impatto del clima globale. modifica. Ciò fa sì che i centri idrometeorologici si trovino ad affrontare grandi sfide nel prevedere l’evoluzione di una tempesta tropicale.

I meteorologi, infatti, sono sempre stati molto bravi nel prevedere la direzione di un temporale . Ma calcolare e prevedere quando la tempesta si rafforzerà è molto più difficile. Richiede che i meteorologi dispongano di informazioni accurate sulla situazione reale che si verifica all'interno del ciclone tropicale, nonché sulle influenze esterne come il calore dell'acqua di mare, la pressione atmosferica, ecc.

Il super tifone Maysak di categoria 5 visto dalla Stazione Spaziale Internazionale

Compiti così complessi richiedono un grande aiuto da parte dei sistemi informatici, in genere dell’intelligenza artificiale (AI). Un nuovo modello di apprendimento automatico sviluppato dalla NASA può migliorare significativamente l’accuratezza delle previsioni sullo sviluppo dei cicloni tropicali, aiutando così le autorità a pianificare di conseguenza per garantire la sicurezza della vita delle persone e delle proprietà.

Questo modello di intelligenza artificiale è stato sviluppato dagli scienziati del Jet Propulsion Laboratory della NASA nel sud della California, negli Stati Uniti, dopo molti anni di ricerca e sintesi di dati satellitari relativi ai sistemi di cicloni tropicali in tutto il mondo.

Essenzialmente, gli scienziati hanno scoperto tre segnali relativamente chiari che indicano che una tempesta tropicale diventerà più violenta: precipitazioni abbondanti all’interno della tempesta; la quantità di ghiaccio d'acqua presente nelle nuvole al centro del temporale e la temperatura dell'aria che fuoriesce dall'occhio del ciclone. Il team ha quindi utilizzato IBM Watson Studio per creare un modello che analizzasse tutti questi fattori, nonché i dati compilati dal National Hurricane Center degli Stati Uniti, un'agenzia governativa specializzata nel monitoraggio dei pericolosi modelli meteorologici tropicali.

I ricercatori hanno addestrato il modello di apprendimento automatico in modo che potesse rilevare quando una tempesta si intensificherà rapidamente – che in genere si verifica quando la velocità del vento aumenta di 56 km/h o più entro 24 ore – per gli uragani che hanno spazzato gli Stati Uniti dal 1998 al 2008. Hanno poi testato il tutto su un set separato di dati sugli uragani che hanno colpito gli Stati Uniti dal 2009 al 2014. Infine, il team Lo studio ha confrontato le previsioni del sistema AI con i risultati forniti dal National Hurricane Center.

Mappa che mostra la traiettoria di tutti i cicloni tropicali sulla Terra nel periodo 1985-2005.

I risultati mostrano che il modello di apprendimento automatico della NASA può prevedere la possibilità che i venti tempestosi aumentino di almeno 56 km/h entro 24 ore con una precisione superiore del 60% rispetto ai calcoli utilizzati oggi. Soprattutto in caso di temporali con venti in aumento fino ad almeno 64 km/h, il sistema può addirittura prevederne l'intensificazione con una precisione superiore al 200%.

Gli scienziati della NASA stanno attualmente testando il sistema con gli uragani durante la stagione delle tempeste tropicali di quest'anno. Se i risultati saranno positivi, il modello verrà immediatamente “inserito” nel dipartimento di previsioni meteorologiche della NASA, contribuendo a ridurre al minimo i danni a persone e cose causati dal rilevamento di cicloni tropicali in futuro, non solo negli Stati Uniti ma anche in molti altri punti caldi. Intorno al mondo.

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