Tecnologia

NeuralGCM è un nuovo modello atmosferico che è disponibile gratuitamente: combina un approccio tradizionale basato sulla fisica con l'intelligenza artificiale

L’atmosfera si sta riscaldando, ma non si sa che cosa significhi nello specifico per le diverse regioni. Per capirlo, gli scienziati utilizzano modelli climatici, ma gli approcci attuali presentano grandi incertezze. Per ovviare a questo problema Google Research ha pubblicato su Nature un paper che svela NeuralGCM, un nuovo modello atmosferico disponibile gratuitamente. Il modello combina un approccio tradizionale basato sulla fisica con l'intelligenza artificiale per simulare l'atmosfera terrestre che punta ad essere più accurato ed efficiente rispetto ai modelli esistenti.

Che cosa fa
NeuralGCM combina la modellazione basata sulla fisica e l'intelligenza artificiale per simulare l'atmosfera terrestre in modo più rapido e accurato rispetto ai modelli esistenti. Punta – secondo le intenzioni dei suoi creatori - a fare migliori approssimazioni, con conseguenti simulazioni più accurate. Nel prevedere le temperature e l'umidità globali per l'anno 2020, NeuralGCM ha avuto il 15-50% di errori in meno rispetto a un modello all'avanguardia basato sulla fisica chiamato X-SHiELD, e ha generato tali previsioni in 8 minuti rispetto ai 20 giorni di X-SHiELD; tra le caratteristiche rese note si sostiene che sia più veloce dei modelli basati sulla fisica (3.500 volte più veloce del modello X-SHiELD); sia più accessibile: Google Research ha reso NeuralGCM disponibile pubblicamente su GitHub, consentendo ai ricercatori di lavorare e costruire su questo modello, aprendo nuove possibilità per il futuro della modellazione climatica; sia in grado di utilizzare meno calcoli: mentre X-SHiELD deve essere eseguito su supercomputer con 13mila CPU, NeuralGCM può essere eseguito su una singola TPU.