Un gruppo di scienziati climatici di spicco a livello internazionale, tra cui il Presidente e il Direttore scientifico Giulio Boccaletti del CMCC, definisce le priorità per il prossimo decennio per far progredire la modellistica climatica e le previsioni per un migliore adattamento ai cambiamenti climatici, grazie all’intelligenza artificiale (IA).
L’intelligenza artificiale (IA) ha il potenziale per rivoluzionare la modellizzazione e le previsioni climatiche, migliorando l’accuratezza e l’utilizzo delle proiezioni climatiche.
È quanto viene sottolineato in un recentearticolo, dai titolo “Sfruttare l’intelligenza artificiale e l’informatica per avanzare la modellazione e la previsione del clima”, pubblicato il 5 settembre 2023 suNature Climate Changeda un team internazionale di scienziati del clima.
Ad oggi, i modelli climatici fronteggiano la sfida di offrire previsioni che, quantificando le incertezze, siano capaci di scendere al livello di dettaglio geografico desiderato da un numero crescente di soggetti che pianificano l’adattamento ai cambiamenti climatici, a partire dai decisori locali per arrivare al settore privato, che richiedono valutazioni dettagliate dei rischi a cui localmente si può andare incontro.
Gli autori propongono un approccio equilibrato per una svolta nella modellistica climatica che si concentra su modelli globali con risoluzione orizzontale di 1 km. Tuttavia, spiegano gli autori, sebbene i modelli a scala chilometrica siano stati definiti “gemelli digitali” della Terra, presentano ancora limiti e distorsioni simili ai modelli attuali e, per gli alti costi computazionali, impongono delle limitazioni alle dimensioni degli ensable di simulazione – ovvero il numero di modelli coinvolti – che ostacolano la quantificazione delle incertezze. Complessivamente non offrono quindi quella svolta nell’accuratezza che giustificherebbe l’accettazione delle limitazioni che impongono.
“La nostra prospettiva su come ottenere un cambiamento radicale nella modellizzazione e previsione del clima– ha affermatoTapio Schneider, Professore di Scienze e Ingegneria Ambientale al California Institute of Technology (CalTech) e ricercatore senior alJet Propulsion Laboratorydella NASA, gestito da CalTech, che ha coordinato il paper a cui hanno concorso altri 13 scienziati del clima di 4 continenti, tra i quali il Presidente (Antonio Navarra) e il Direttore Scientifico (Giulio Boccaletti) del Centro Euro-Mediterraneo sui Cambiamenti Climatici (CMCC) –è quella di sfruttare l’intelligenza artificiale, basarsi su conoscenze specifiche del settore e generare insiemi di simulazioni climatiche ad alta risoluzione moderata (10-50 km) come ancore per modelli di rischio dettagliati”.
Piuttosto che dare priorità alla risoluzione su scala chilometrica, gli autori propongono, infatti, un approccio incentrato sulla generazione di grandi insiemi disimulazioni a una risoluzione moderatamente elevata(10-50 km, da circa 100 km, che è lo standard attuale) che sfrutta i progressi dell’informatica e dell’Intelligenza Artificiale per imparare dai dati. Aumentando moderatamente la risoluzione globale e sfruttando ampiamente i dati osservativi e quelli simulati, questo approccio ha maggiori probabilità di raggiungere l’obiettivo dellamodellazione climatica per la valutazione del rischio, che prevede la minimizzazione degli errori del modello e la quantificazione delle incertezze grazie all’utilizzo di grandiensemble, e ne consente un’adozione più ampia.
Oggi, 1.000 simulazioni con risoluzione di 10 km costano quanto una simulazione con risoluzione di 1 km.“Anche se, con l’aumento delle prestazioni dei calcolatori, dovremo spingere la frontiera della risoluzione, nel prossimo decennio la modellistica climatica dovrà concentrarsi su risoluzioni comprese nell’intervallo 10-50 km– affermano gli autori –È importante che i modelli climatici siano sviluppati in modo da poter essere utilizzati e migliorati attraverso iterazioni rapide, in un programma di ricerca globale e distribuito che non concentri le risorse nei pochi centri di ricerca che sarebbero necessari se l’attenzione si concentrasse sulla modellazione globale a scala chilometrica”.