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DLESyM: ecco lAI che ricrea un millennio di dati climatici in sole 12 ore
Un modello di intelligenza artificiale sviluppato all’Università di Washington è riuscito a compiere un’impresa che fino a pochi anni fa sarebbe stata impossibile: è riuscito a simulare mille anni di clima terrestre in appena dodici ore, utilizzando un semplice processore. Si chiama Deep Learning Earth System Model (DLESyM) ed è stato progettato dal professore di scienze atmosferiche Dale Durran insieme al dottorando Nathaniel Cresswell-Clay. La loro ricerca è stata pubblicata su AGU Advances e propone un nuovo approccio per lo studio delle variazioni climatiche a lungo termine.
Oggi i modelli climatici più utilizzati si basano su simulazioni fisiche elaborate da supercomputer, ma il problema è legato all'enorme dispendio di energia e ai tempi di calcolo molto lunghi: la stessa simulazione che DLESyM completa in un giorno richiederebbe circa tre mesi su un supercomputer di ultima generazione. L’aspetto sorprendente è che, nonostante la sua leggerezza, il modello AI riesce a raggiungere una precisione paragonabile ai grandi modelli tradizionali, quelli del progetto CMIP6, utilizzati anche dall’IPCC per i report sul cambiamento climatico.
Risultati simili si sono potuti ottenere grazie alla combinazione di due reti neurali: una per rappresentare l’atmosfera e l’altra per l’oceano. Le due componenti dialogano tra loro, aggiornando i dati a intervalli differenti — ogni 12 ore per l’atmosfera, ogni quattro giorni per la superficie marina. Questo permette di catturare fenomeni complessi come i monsoni o i cicloni tropicali, e persino eventi di “blocking”, ossia le configurazioni atmosferiche che intrappolano ondate di caldo o di freddo per settimane.
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