L’India Meteorological Department sta intraprendendo una nuova era nella previsione del tempo utilizzando il potere dell’intelligenza artificiale (IA) e dell’apprendimento automatico. Il Direttore Generale, Mrutyunjay Mohapatra, ha espresso entusiasmo riguardo al potenziale di queste tecnologie emergenti per migliorare le previsioni del tempo nei prossimi anni.
Tradizionalmente, i modelli numerici di previsione del tempo sono stati utilizzati per prevedere i pattern meteorologici. Tuttavia, con l’integrazione dell’IA e dell’apprendimento automatico, questi modelli saranno integrati e rafforzati, portando a previsioni più accurate.
Uno dei principali progressi è l’incremento dell’uso dei sistemi di osservazione per effettuare previsioni meteorologiche su scala mesoscala a livello locale. L’India Meteorological Department (IMD) ha dispiegato una rete di 39 radar meteorologici doppler in tutto il paese, coprendo l’85% della superficie terrestre. Questi radar consentono previsioni orarie per le città più importanti e migliorano l’accuratezza delle previsioni per eventi estremi come forti piogge e cicloni.
L’introduzione dell’IA nella previsione del tempo consente l’utilizzo di ampie quantità di dati storici sul tempo. L’IMD ha digitalizzato i record meteorologici risalenti al 1901, e i modelli di IA analizzeranno questa ricchezza di informazioni per generare preziose intuizioni sui pattern meteorologici.
È importante notare che i modelli di IA sono modelli di scienza dei dati che non si basano sulla comprensione della fisica dei fenomeni atmosferici. Invece, utilizzano pattern e tendenze dai dati passati per generare conoscenza per previsioni migliori. Questa integrazione di IA e modelli di previsione numerici lavorerà insieme per migliorare l’accuratezza delle previsioni. Entrambe le approcci, sottolinea Mrutyunjay Mohapatra, sono complementari e nessuno può sostituire completamente l’altro.
Il Direttore Generale dell’IMD riconosce anche la necessità di previsioni iper-localizzate a livello di villaggio e panchayat. Si stanno compiendo sforzi per adattare le informazioni meteorologiche a settori specifici come agricoltura, salute, pianificazione urbana, idrologia e ambiente. Queste previsioni personalizzate forniranno intuizioni preziose per la presa di decisioni in diversi settori.
Poiché i cambiamenti climatici continuano a incidere sulla prevedibilità del tempo, l’IMD affronta in modo proattivo fenomeni mesoscala emergenti, come le nubi convettive, che influenzano le comunità locali. I radar meteorologici Doppler strategicamente posizionati forniscono dati radar avanzati con una risoluzione elevata di 350 metri per pixel. Questo consente la rilevazione accurata e la simulazione delle nubi convettive, migliorando l’accuratezza delle previsioni per eventi estremi.
In conclusione, l’integrazione di IA e apprendimento automatico nella previsione del tempo ha un potenziale enorme. Sfruttando la potenza dei dati storici sul tempo e combinandola con la tecnologia all’avanguardia, l’accuratezza delle previsioni può essere significativamente migliorata. Gli sforzi dell’IMD per fornire previsioni iper-localizzate e affrontare le sfide dei cambiamenti climatici dimostrano il loro impegno a rimanere all’avanguardia nella previsione del tempo.
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