La previsione degli uragani potrebbe migliorare con l’utilizzo del machine learning. Questo approccio potrebbe aiutare gli addetti ad emettere avvisi tempestivi alle comunità. In un nuovo studio, i ricercatori hanno utilizzato l’apprendimento automatico per rimuovere alcuni gruppi di previsioni sugli uragani dagli insiemi. Si tratta di una serie di previsioni da modelli meteorologici basati su una serie di possibilità meteorologiche. Ciò aiuta a ridurre gli errori e migliorare le previsioni dai quattro ai sei giorni antecedenti l’arrivo del fenomeno naturale.
Gli scienziati usano questi modelli di insiemi perché i fenomeni meteorologici sono molto complessi. Cercare di prevedere anche un singolo evento crea enormi quantità di dati, afferma Jenni Evans, professore di meteorologia e scienze atmosferiche e direttore dell’Institute for Computational and Data Sciences di Penn State.
“Stiamo osservando 120 diverse previsioni in ogni momento in tutto il mondo. Concentrandoci su un singolo tifone o uragano chiedo: ‘Cosa farà questa tempesta in futuro?’ Ora, se dai queste previsioni a un meteorologo solo un poche ore prima che le loro previsioni diventino attive, avranno un’enorme quantità di informazioni da elaborare“, afferma. “Quindi, invece, abbiamo utilizzato statistiche avanzate e machine learning per cercare di suddividere quelle 120 previsioni tra quattro e sei cluster in cui ciascun cluster rappresenta una previsione distinta dell’evoluzione della tempesta da tutti gli altri cluster“.
Previsione degli uragani con il machine learning: quando la tecnologia può salvare le persone
La previsione potrebbe tornare particolarmente utile quando ci si avvicina alla stagione degli uragani. Sebbene questi modelli siano buoni e migliori, sono tutt’altro che perfetti, spiega Evans. Ogni previsione può spiegare una leggera variazione delle molte variabili che compongono il meteo. Ad esempio l’energia dell’oceano e delle nuvoleI. noltre, si stanno concentrando principalmente sul tipo di uragani – come l’uragano Sandy nel 2012 e l’uragano Isaias nel 2020 – che si spostano lungo la costa e fuori dai tropici.
“Queste tempeste sono generalmente più difficili da prevedere perché il loro ambiente cambia molto nel corso della loro vita“, dice Evans. “Se guardi i modelli attuali, sono imperfetti perché non puoi vedere ogni molecola di acqua di cui avresti bisogno e ogni pezzo di energia dal sole. Sappiamo anche che il modo in cui rappresentiamo alcune di quelle informazioni è imperfetto. Quando ti trovi di fronte a un uragano, però, è importante sapere che tipo di tempesta sta per arrivare e quando arriverà“.
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