Sarà perché le previsioni del tempo per quanto sempre più credibili, non corrispondono sempre a realtà. Sarà perché oggi giorno l’Intelligenza Artificiale viene utilizzata nei modi più disparati. Sarà. 
Dopo aver mostrato i muscoli nella previsione di lesioni renali, rovesciando i campioni di Go e risolvendo problemi scientifici che duravano da 50 anni, DeepMind ha deciso di entrare nel mondo delle previsioni del tempo.
L’ultimo strumento dell’azienda inglese di intelligenza artificiale, controllata da Alphabet (quindi Google) che ha sede a Londra, con centri di ricerca in Canada, Francia e negli Stati Uniti, è progettato per prevedere le precipitazioni in arrivo attraverso ciò che è noto come nowcasting, il più accurato e infallibile dei metodi attuali, almeno nei primi test.
Uno strumento di apprendimento automatico più performante all’89%
La scienza del nowcasting delle precipitazioni si concentra principalmente sulla previsione della pioggia in un arco di tempo compreso nel paio d’ora ed è di reale importanza in aree che ospitano eventi, nel campo dell’aviazione o nella pianificazione delle emergenze.
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DeepMind ha deciso di sviluppare uno strumento di apprendimento automatico in grado di portare un nuovo livello di precisione, utilizzando dati radar ad alta precisione che tracciano le precipitazioni, ogni cinque minuti, con una risoluzione di un chilometro. Lo ha fatto utilizzando un approccio di modellazione generativa, che analizza gli ultimi 20 minuti di radar osservato e quindi fa previsioni per i successivi novanta.
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Lo strumento sviluppato dall’azienda fondata dal dinamico trio Shane Legg, Demis Hassabis e Mustafa Suleyman nell’ormai lontano 2010, si concentra su eventi di pioggia di tutti i tipi, da quella media ai forti piovaschi. Il team di studiosi, grazie all’Intelligenza Artificiale, ha scoperto che i primi test offrono miglioramenti significativi, più performanti rispetto ai metodi attuali, usati finora.
I test, che hanno dato risultati che sono andati oltre le aspettative, hanno comportato valutazioni con più di 50 meteorologi addestrati dal Met Office del Regno Unito. Lo strumento Deep Generative Model of Rain di DeepMind è stato valutato come l’opzione migliore nell’89% dei casi, rispetto agli attuali metodi di nowcasting ampiamente utilizzati. DeepMind ora prevede di basarsi su questi risultati, migliorando ulteriormente la precisione sia sulle previsioni a lungo termine che su eventi di pioggia rari e intensi.
Il gruppo guidato da Shakir Mohamed ha applicato le proprie conoscenze sui metodi di apprendimento profondo alla scienza del ‘nowcasting’, cioè delle previsioni della pioggia in un dato posto confrontando i risultati con gli strumenti tradizionali. Gli attuali metodi di previsione si servono di supercomputer per eseguire enormi molti di calcoli sui dati atmosferici, dando buone previsioni per il lungo periodo. Quando si tratta di farle a più corto raggio invece il sistema non è ancora così avanzato. Qui DeepMind fa la differenza.