L’organizzazione indiana dei meteorologi sta rivoluzionando la previsione del tempo sfruttando l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML), secondo quanto condiviso da Mrutyunjay Mohapatra, Direttore Generale del Dipartimento Meteorologico dell’India (IMD).
In un recente colloquio con PTI, Mohapatra ha rivelato che l’IMD ha già iniziato a utilizzare l’AI e l’ML per migliorare le previsioni del tempo, e questi tecnologie emergenti sono destinate a svolgere un ruolo cruciale nei prossimi anni. Non solo completeranno i modelli esistenti di previsione numerica del tempo, ma miglioreranno significativamente l’accuratezza e le capacità previsionali.
I modelli AI nella previsione del tempo sono modelli basati sui dati che utilizzano i dati storici per generare conoscenze e migliorare le previsioni. A differenza dei modelli tradizionali basati sulla fisica, questi modelli AI non si addentrano nelle complessità dei fenomeni naturali ma si concentrano nell’estrazione di conoscenze preziose dai dati passati.
Per sfruttare appieno il potenziale di AI e ML, sono stati formati gruppi di esperti all’interno del Ministero delle Scienze della Terra e dell’IMD. Questi gruppi lavoreranno attivamente per integrare l’AI nel quadro di previsione esistente, garantendo che i modelli AI e i modelli di previsione numerica si completino reciprocamente per ottenere il massimo livello di accuratezza.
Uno degli obiettivi chiave dell’IMD è fornire previsioni iper-localizzate, adatte a settori specifici come l’agricoltura, la sanità, la pianificazione urbana, l’idrologia e l’ambiente. Mohapatra ha sottolineato le sfide affrontate dall’IMD nel fornire previsioni a livello di villaggio per determinati pericoli, ma ha sottolineato l’impegno dell’organizzazione nel fornire previsioni anche a livello di Panchayat o villaggio.
Per migliorare l’accuratezza delle previsioni e affrontare le sfide poste dai fenomeni a mesoscala, l’IMD ha strategicamente dispiegato una rete di 39 radar meteorologici a effetto Doppler in tutto il paese. Questi radar coprono l’85% della massa di terra dell’India e forniscono previsioni orarie per le principali città. Con una risoluzione di 350 metri per pixel, questi radar avanzati facilitano il rilevamento e la simulazione di nubi convettive, consentendo previsioni più precise per eventi meteorologici estremi come intense piogge e cicloni.
Mohapatra ha anche sottolineato l’importanza della presa di decisioni basata sui dati nell’attuale era di abbondanza di informazioni. L’integrazione di AI e ML nella previsione del tempo consente ai meteorologi di estrarre conoscenze preziose dai dati passati, migliorando alla fine l’accuratezza delle previsioni.
Mentre l’IMD continua a sfruttare il potere di AI e ML, il futuro della previsione del tempo in India si prospetta promettente. Con tecnologie avanzate e sistemi osservativi in aumento, l’IMD sta compiendo passi significativi verso la fornitura di previsioni più precise e iper-localizzate, che beneficiano vari settori ed abilitano i processi decisionali.
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