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AI per il meteo: come cambiano le previsioni agricole nel mondo
Per un agricoltore il tempo atmosferico è questione di vita o di fallimento. Una stagione delle piogge che arriva in ritardo, una siccità prolungata o un temporale imprevisto possono compromettere mesi di lavoro, ridurre i raccolti e mettere a rischio intere comunità rurali. Finora, gran parte del mondo agricolo ha avuto accesso a previsioni meteorologiche poco affidabili o costose, spesso basate su modelli progettati per i Paesi industrializzati. Oggi, però, l’intelligenza artificiale sta aprendo la strada a un modo nuovo di prevedere il meteo, potenzialmente alla portata anche di chi vive in aree rurali dei Paesi a basso e medio reddito.
Tradizionalmente, le previsioni si basano su modelli fisici che simulano il comportamento dell’atmosfera. Sono sistemi avanzatissimi, ma richiedono enormi risorse computazionali e costosi supercomputer. Questo li rende difficili da implementare nei Paesi che non dispongono di grandi infrastrutture tecnologiche. Inoltre, essendo stati perfezionati soprattutto in Europa e Nord America, non sempre riescono a descrivere con precisione i fenomeni climatici dei tropici, dove vive gran parte della popolazione mondiale che dipende dall’agricoltura.
La svolta è arrivata negli ultimi anni grazie a una nuova generazione di modelli meteo basati sull’AI. Sistemi come Pangu-Weather e GraphCast hanno dimostrato di saper produrre previsioni accurate fino a due settimane in anticipo, a una velocità molto superiore e con un dispendio energetico ridotto.
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