I ricercatori hanno addestrato la loro intelligenza artificiale su ricostruzioni dei climi antichi dall’anno 0 al 1850.
Le estati europee sono sempre più calde, lunghe e mortali, ma un nuovo sistema di IA potrebbe presto offrire agli scienziati fino a sette settimane di preavviso prima dell’arrivo di ondate di calore estreme.
I ricercatori del Centro Euro-Mediterraneo sui Cambiamenti Climatici (CMCC) hanno sviluppato un modello di apprendimento automatico che, affermano, prevede gli episodi di caldo estremo con maggiore precisione ed efficienza rispetto ai metodi attuali.
I risultati, pubblicati sulla rivista Communications Earth & Environment, potrebbero cambiare il modo in cui l’Europa si prepara a una delle sue minacce climatiche più pericolose.
«[L’apprendimento automatico] diventerà una componente fondamentale di come studiamo la variabilità climatica», afferma l’autore dello studio, il dottor McAdam. «Questo studio ne ha dimostrato l’utilità nella previsione di eventi estremi, ma è solo un primo passo per capire come farlo ottenendo risultati interpretabili e fisicamente significativi.»
L’IA, un vantaggio in più per le previsioni climatiche stagionali
Le ondate di calore sono tra i rischi climatici più letali per l’Europa.
Il caldo estremo del 2003, 2010 e 2022 ha provocato decine di migliaia di morti, perdite nei raccolti, picchi della domanda di energia e gravi crisi sanitarie. Gli scienziati avvertono che eventi simili stanno diventando più lunghi, più intensi e più frequenti con il riscaldamento del pianeta.
Un’analisi del 2024 di Climate Resilience for All ha rilevato che il caldo ora dura fino a cinque mesil’anno in alcune città dell’Europa meridionale, con temperature oltre 32 °C fino ad autunno inoltrato. Quest’estate è stata tra le più calde di sempre in Spagna, per esempio.
Ma uno studio globale di World Weather Attribution e Climate Central ha avvertito che entro il 2100 il pianeta potrebbe affrontare quasi due mesi in più di giornate «superhot» ogni anno.
In questo contesto, i ricercatori affermano che sistemi di allerta precoce potrebbero salvare vite.
«Le previsioni stagionali fatte in primavera possono, in linea di principio, indicare se l’estate sarà più calda della media», afferma McAdam. «Un preavviso su estati estremamente calde può aiutare la società a prepararsi per limitare le perdite economiche e ridurre il rischio per la vita.»
Come funziona il sistema di IA
Per elaborare le sue previsioni, l’IA del team del CMCC analizza circa 2.000 indizi climatici: dalla temperatura dell’aria alle condizioni oceaniche fino all’umidità del suolo, per trovare la combinazione che segnala meglio quando e dove si formeranno le ondate di calore. Una volta individuati questi schemi chiave, il sistema può produrre previsioni di ondate di calore in tutta Europa.
Secondo i ricercatori, il loro approccio eguaglia, e in alcuni casi supera, i sistemi di previsione tradizionali, soprattutto nell’Europa settentrionale, dove le capacità previsionali sono da tempo limitate.
Fornisce inoltre indicazioni preziose su quali variabili ambientali influenzano maggiormente il caldo estremo.
Lo studio ha rilevato che sia le condizioni locali, come quanto è asciutto il suolo, quanto la regione è già calda e come si muove l’aria sull’Europa, sia gli schemi oceanici lontani contribuiscono a determinare quando il continente sperimenterà un’ondata di calore.
I registri meteorologici dettagliati risalgono solo a poche decine di anni. Per questo i ricercatori hanno addestrato la loro IA su ricostruzioni informatiche di climi passati, dall’anno 0 al 1850.
Questo ha fornito al modello centinaia di “anni virtuali” in più da cui apprendere. Anche se i dati provenivano da un pianeta simulato e non da osservazioni reali, l’IA è riuscita ad applicare quanto appreso alle condizioni attuali, prevedendo con precisione le vere ondate di calore verificatesi tra il 1993 e il 2016.
L’IA può rendere le previsioni più accessibili e diffuse?
Le previsioni climatiche tradizionali si basano su enormi supercomputer che impiegano giorni, se non settimane, per eseguire modelli complessi dell’atmosfera. Il team del CMCC sostiene che il suo sistema di IA può produrre previsioni usando molta meno potenza di calcolo.
Resta il fatto che i sistemi di IA richiedono in genere molta energia e acqua per alimentare e raffreddare i data center. Il rapporto del CMCC non ha calcolato il costo ambientale della sua IA. In termini puramente numerici, però, la maggiore accessibilità significa che più gruppi di ricerca e agenzie governative potranno probabilmente permettersi di usarla.
Come spiega McAdam, il loro approccio dimostra che l’apprendimento automatico può fornire previsioni stagionali affidabili «usando solo una piccola frazione delle risorse computazionali» richieste dai metodi tradizionali.
Fornendo avvisi precisi sul caldo estremo con settimane di anticipo, questa tecnologia potrebbe aiutare l’Europa a pianificare per tempo: proteggendo i raccolti, alleggerendo la pressione sulle reti elettriche e dando ai servizi sanitari il tempo per prepararsi a un aumento delle urgenze.
I benefici di questo strumento basato sull’IA potrebbero salvare vite, tempo e risorse anche in altri eventi mortali. I ricercatori ritengono che lo stesso impianto possa essere adattato in futuro per prevedere altri estremi meteorologici, come alluvioni o siccità.