Con l'IA l'Africa Orientale si prepara al meteo estremo

AGI - Integrare l'intelligenza artificiale (IA) nei metodi tradizionali di previsione meteorologica nell'Africa orientale per migliorare l'accuratezza delle previsioni di eventi estremi con costi minimi: è l'obiettivo di un progetto degli scienziati dell'Università di Oxford, nel Regno Unito, del Programma alimentare mondiale delle Nazioni Unite e dell'Igad Climate Prediction and Applications Centre (Icpac). Spesso i modelli tradizionali di previsione meteorologica nell'Africa subsahariana non sono abbastanza affidabili per prevedere con precisione e in anticipo gli eventi meteorologici estremi, lasciando le comunità vulnerabili.

Combinando i processi atmosferici fisici utilizzati nelle previsioni tradizionali con l'intelligenza artificiale, i ricercatori affermano di aver sviluppato un approccio di modellazione ibrida unico nel suo genere, in grado di fornire previsioni delle precipitazioni più accurate senza dover ricorrere a costosi supercomputer.

"Partiamo dalle previsioni tradizionali e aggiungiamo il modello IA per correggere ciò che non è stato catturato, in modo che rappresenti meglio i dati osservati", spiega Shruti Nath, climatologa e ricercatrice nel dipartimento di fisica dell'università di Oxford. IL modello, che richiede solo un computer portatile per funzionare, offre alle organizzazioni meteorologiche locali un modo economico per generare previsioni più accurate, in una regione in cui spesso mancano dati osservativi precisi.

"Si tratta di un cambiamento di paradigma", ha detto a SciDev.Net. "Ciò che rende questo approccio davvero diverso e interessante è che è la prima volta che siamo stati in grado di utilizzare un approccio di modellazione ibrido, il che significa che utilizziamo modelli di intelligenza artificiale per integrare i tradizionali modelli di previsione fisica. Ciò consente una rappresentazione migliore e più accurata della realtà, in particolare per le regioni che non dispongono di osservazioni cosi' buone, come l'Africa".  Il modello si sta sperimentando in Kenya ed Etiopia. Se avrà successo in Africa orientale, i ricercatori sperano di replicarlo in altre parti del mondo che affrontano sfide simili.