Google DeepMind, con GenCast, ha messo a punto un modello per le previsioni del meteo basato sull’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico. GenCast di Google è in grado di funzionare su un sistema a singolo processore e, a detta del suo stesso team, avrebbe impiegato 40 anni per addestrare questa AI con i dati. L’obiettivo di Big G è quello di rendere le previsioni del tempo sempre più precise e accurate. Ma come funziona esattamente questo modello?

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Come funziona GenCast?

GenCast è partito dal presupposto che, se i sistemi meteo attuali sono deterministici e offrono una stima approssimativa del possibile meteo in un dato giorno, i modelli AI sono probabilistici. Più nello specifico, informano su diverse probabilità, ognuna con pesi percentuali diversi, più difficili da calcolare ma più utili. Come altri modelli di AI, la stessa Google ha affermato che GenCast non è perfetta, ma che siamo di fronte a un progresso notevole. Non solo nell’accuratezza delle previsioni meteo, ma anche nella riduzione della potenza di calcolo necessaria. Invece di un super computer composto da decine di migliaia di processori, GenCast è in grado di elaborare una previsione meteo di 15 giorni in otto minuti su un singolo chip Tensor Processing Unit TPU v5p.

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E presto le previsioni meteo AI di GenCast saranno introdotte in Google Earth: il modello è disponibile per chiunque su GitHub.