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Con l’arrivo dell’estate, l’Europa si prepara ad affrontare condizioni climatiche sempre più estreme. L’uso dell’intelligenza artificiale (IA) si sta rivelando fondamentale per prevedere tali eventi, ma permangono molte incognite legate a questa tecnologia emergente. Infatti, mentre l’IA promette di anticipare le ondate di calore, si basa su dati storici che potrebbero non riflettere accuratamente il clima attuale.
Un esempio significativo è il sistema sviluppato dal Centro Euro-Mediterraneo sui cambiamenti climatici (CMCC), che utilizza reti neurali avanzate per anticipare i picchi di calore in Europa, fornendo previsioni settimane prima. Tuttavia, di fronte a un anno che si preannuncia tra i più caldi di sempre, è fondamentale analizzare l’affidabilità di queste previsioni climatiche.
Il funzionamento delle previsioni climatiche basate sull’IA
Il sistema del CMCC non si limita a fornire un bollettino meteorologico tradizionale. Infatti, esso analizza segnali climatici lenti che possono indicare l’arrivo di ondate di calore, come la circolazione atmosferica, le anomalie di temperatura degli oceani e l’umidità del suolo. Questa IA è stata addestrata su vasti set di dati che ricostruiscono il comportamento atmosferico dal 1850 a oggi.
Un approccio innovativo alle previsioni
Contrariamente ai modelli meteorologici tradizionali, l’IA non si basa su equazioni fisiche fisse. Essa impara a riconoscere pattern e correlazioni all’interno di una miriade di dati, tentando di prevedere eventi estremi che derivano da interazioni complesse. Tuttavia, il rischio è che questa tecnologia si basi su un passato che non rappresenta più la realtà attuale.
Il problema della memoria climatica
La questione cruciale riguarda ciò che un’IA può realmente prevedere basandosi su dati climatici storici. I suoi algoritmi studiano climi che appartengono a un’epoca pre-industriale, rendendo difficile per la macchina apprendere da un pianeta in continua evoluzione. Se il clima attuale differisce radicalmente da quello passato, l’utilità dell’analisi basata su dati obsoleti è da interrogare.
Ogni previsione implica un costo, sia in termini di energia utilizzata dai data center, sia in termini di fiducia che riponiamo nell’intelligenza artificiale. Infatti, anziché ridurre l’incertezza, l’IA potrebbe generare nuova incertezza.
Il paradosso delle previsioni climatiche
cervello digitale che ci deve informare su quanto caldo sarà ha appreso da un mondo che non esiste più, dove la concentrazione di CO₂ era significativamente inferiore.
Il rischio di dipendenza dalle previsioni
Affidarsi a modelli predittivi che affermano di avere un’accuratezza dell’85% può dare un senso di sicurezza, ma è fondamentale ricordare che questi dati sono validi solo in condizioni stabili. Non si può dimenticare che il clima contemporaneo è in continua mutazione, rendendo instabile qualsiasi previsione.
Le implicazioni ambientali delle tecnologie IA
La produzione di previsioni climatiche da parte dell’IA è alimentata da una rete di data center che consumano enormi quantità di energia, contribuendo a un paradosso. In un’Europa che potrebbe affrontare blackout estivi a causa dell’elevata domanda energetica, utilizzare l’IA per prevedere il clima sembra controintuitivo.
Ogni modello climatico è influenzato da scelte specifiche riguardanti i dati utilizzati, e questa selettività potrebbe relegare in secondo piano importanti aree geografiche o climatiche. Eventi climatici recenti hanno dimostrato come le condizioni atmosferiche possano superare i confini tradizionali, rendendo obsolete le tecniche di previsione basate su dati storici.
Un esempio significativo è il sistema sviluppato dal Centro Euro-Mediterraneo sui cambiamenti climatici (CMCC), che utilizza reti neurali avanzate per anticipare i picchi di calore in Europa, fornendo previsioni settimane prima. Tuttavia, di fronte a un anno che si preannuncia tra i più caldi di sempre, è fondamentale analizzare l’affidabilità di queste previsioni climatiche.0