Non è detto, però, che le previsioni elaborate dagli algoritmi siano affidabili.
di Michael Reilly
Stando ai ricercatori, lo studio del cambiamento climatico è ormai un problema di big-data; problema che sono pronti a risolvere arruolando sistemi di intelligenza artificiale. Come osservato in un pezzo di Nature, tutto ciò che va dai modelli su scala globale alle previsioni meteorologiche individuali sta beneficiando dell’apprendimento automatico. Gli scienziati ambientali hanno bisogno dell’assistenza di macchine che siano in grado di dare un significato ai fiumi di dati che il loro campo sta generando.
Tre aree della ricerca ambientale e meteorologica in particolare sembrano beneficiare dal supporto dell’IA. Anzitutto, gli algoritmi di apprendimento automatico addestrati con i dati estratti da eventi climatici estremi sono riusciti a identificare cicloni tropicali e fiumi atmosferici – l’ultima delle quali è in grado di scaricare pericolosi quantitativi di precipitazioni senza che gli esseri umani riescano necessariamente a identificarli.
L’IA ha trovato applicazioni anche nell’analisi delle forze e delle debolezze di dozzine di modelli utilizzati dall’IPCC per investigare il cambiamento climatico. Un algoritmo in grado di pesare i risultati dei modelli individuali può produrre un’analisi più affidabile di qualunque modello preso singolarmente. I meteorologi stanno inoltre utilizzando sempre più frequentemente l’IA per prevedere la durata di temporali o la potenziale formazione di grandine.
Ovviamente, il problema con l’utilizzo di software tanto sofisticati è che, come accennato in precedenza, i computer non sono particolarmente abili nello spiegare il procedimento attraverso il quale sono giunti alle loro conclusioni. È uno dei problemi più grandi con l’IA (vedi “The Dark Secret at the Heart of AI“), ed alcuni modellatori meteorologici ed ambientali sono giustamente preoccupati all’idea di affidarsi troppo a sistemi di AI a “scatola chiusa” che traggono conclusioni sulle modalità di cambiamento del clima – o sulle previsioni di potenziali perturbazioni estreme.
