La Cina si affida a modelli di intelligenza artificiale sviluppati internamente per affinare le previsioni meteorologiche estreme
- La Cina sta promuovendo modelli di intelligenza artificiale sviluppati a livello nazionale come soluzioni per la previsione operativa di eventi meteorologici estremi.
- L'azienda prevede inoltre di esportarne diversi esemplari attraverso l'iniziativa delle Nazioni Unite "Allerta precoce per tutti" (Early Warnings for All).
- I paesi del Sud del mondo stanno testando o già utilizzando questi strumenti per contrastare tifoni e inondazioni.
La Cina ha trovato una nuova strada nella sua corsa per diventare una potenza globale nell'intelligenza artificiale: l'agenzia meteorologica e gli istituti di ricerca del paese hanno infatti posto i modelli di intelligenza artificiale sviluppati internamente in prima linea nel sistema di monitoraggio e previsione dei tifoni.
La più grande economia asiatica ha già in mente nuove vie di espansione e sta pianificando di estendere i sistemi di intelligenza artificiale già in uso nel paese ad altri paesi in via di sviluppo, in particolare a quelli a rischio di eventi meteorologici estremi nella regione Asia-Pacifico.
La Cina sta costruendo un sistema meteorologico basato sull'intelligenza artificiale per il mondo
Sebbene la Cina sia stata il primo cliente dei suoi laboratori meteorologici basati sull'intelligenza artificiale, il Paese ha anche manifestato l'ambizione di consentirne la diffusione in tutto il mondo, con la possibilità che diventino lo standard globale.
Secondo un rapporto dell'agenzia Xinhua , diffuso dall'Ufficio informazioni del Consiglio di Stato, l'Amministrazione meteorologica cinese (CMA) ha presentato il modello linguistico avanzato per i servizi meteorologici Fenghe alla Conferenza mondiale sull'intelligenza artificiale di quest'anno a Shanghai, come progetto open-source globale.
Il modello Fenghe fornisce informazioni meteorologiche personalizzate e avvisi di rischio agli utenti cinesi.
L'iniziativa delle Nazioni Unite "Early Warnings for All" (Allerta precoce per tutti) ha adottato la versione internazionale, che offre consulenze in cinese e inglese e consente agli sviluppatori di creare le proprie applicazioni basandosi sul modello.
Quali paesi utilizzano già i modelli meteorologici di intelligenza artificiale cinesi?
Pakistan, Gibuti, Etiopia, Giordania, Mongolia, Isole Salomone e Sri Lanka sono sette dei paesi in via di sviluppo che hanno già integrato i modelli meteorologici cinesi basati sull'intelligenza artificiale direttamente nelle operazioni quotidiane di gestione delle emergenze.
Tuttavia, utilizzano un modello diverso da Fenghe. Si tratta infatti di Mazu (Multi-hazard Alert, Zero-gap and Universal), un altro sistema della CMA, che si trova in una fase più avanzata del suo programma di diffusione.
Pan Jinjun, ingegnere capo della CMA, ha definito Mazu un "bene pubblico internazionale" che fornisce "servizi di allerta precoce su misura per i paesi in via di sviluppo"
Altri 40 paesi del Sud del mondo stanno già sperimentando una versione più veloce del sistema, basata su cloud pubblico e intitolata alla dea del mare.
I sistemi meteorologici basati sull'intelligenza artificiale possono migliorare il monitoraggio dei tifoni?
La ricerca sta producendo risultati tangibili. Gli scienziati dell'Istituto di Fisica dell'Atmosfera dell'Accademia Cinese delle Scienze, in collaborazione con l'Università di Fudan, hanno combinato il modello meteorologico cinese FuXi AI con un metodo chiamato Orthogonal Conditional Nonlinear Optimal Perturbations (O-CNOPs), per mappare la gamma di traiettorie che una tempesta potrebbe seguire. PreventionWeb ha riportato la notizia il 1° agosto.
Su 62 casi di tifoni e 91 esperimenti comparativi, il sistema combinato FuXi-CNOPs ha eguagliato i migliori ensemble operativi globali a 24 ore e li ha superati da 24 a 120 ore, riducendo gli errori massimi di tracfino al 32,33% e restringendo le stime di incertezza fino al 29,2%, secondo il team guidato dai ricercatori Duan Wansuo e Li Hao.
Lo studio è stato pubblicato sulla rivista Advances in Atmospheric Sciences. Duan ha dichiarato al Global Times che questo approccio non richiede un addestramento aggiuntivo di modelli di grandi dimensioni, il che riduce i costi computazionali e ne facilita l'implementazione nelle operazioni quotidiane.
Una pila di modelli cinesi che alimentano la spinta
Questi strumenti si basano su diversi modelli previsionali cinesi che hanno attirato l'attenzione internazionale. FengWu, sviluppato da ricercatori di Shanghai, produce previsioni globali con una risoluzione di 0,25 gradi.
In uno studio pubblicato su Communications Earth & Environment, ha superato il modello ad alta risoluzione del Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine, nonché Pangu-Weather e GraphCast, ha esteso le previsioni accurate oltre i 10 giorni e ha ridotto l'errore di tracdei cicloni tropicali a cinque giorni a 201 chilometri per il 2022.
Pangu-Weather di Huawei, un altro sistema sviluppato internamente, genera previsioni molto più velocemente rispetto alle tradizionali previsioni numeriche, e Huawei afferma che sia l'ECMWF che il Centro meteorologico nazionale della CMA ne hanno confermato i vantaggi. Insieme, questi modelli forniscono a Pechino una base interna su cui fare affidamento per proporre all'estero la sua intelligenza artificiale applicata alle previsioni meteorologiche.
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Domande frequenti
Cos'è il Fenghe?
Fenghe è un modello linguistico open-source di grandi dimensioni per i servizi meteorologici, sviluppato dall'Amministrazione Meteorologica Cinese, addestrato su 50 milioni di token di dati meteorologici e presentato alla Conferenza Mondiale sull'Intelligenza Artificiale del 2026 a Shanghai. La sua versione internazionale fa parte dell'iniziativa delle Nazioni Unite "Early Warnings for All" (Allerta Precoce per Tutti).
Quali paesi utilizzano il sistema di allerta Mazu cinese?
Sette paesi in via di sviluppo hanno implementato Mazu sul territorio: Pakistan, Gibuti, Etiopia, Giordania, Mongolia, Isole Salomone e Sri Lanka, mentre una versione cloud pubblica è stata testata da 40 paesi del Sud del mondo.
In che misura il sistema FuXi-CNOPs ha migliorato le previsioni dei tifoni?
Secondo il team di ricerca, in 62 casi di tifoni, il sistema ha ridotto gli errori massimi tracfino al 32,33% nell'intervallo di tempo compreso tra 24 e 120 ore e ha migliorato la precisione della quantificazione dell'incertezza fino al 29,2%.
Hannah Collymore
Hannah è una scrittrice e redattrice con quasi dieci anni di esperienza nella scrittura di blog e nella cronaca di eventi nel settore delle criptovalute. Collabora con Cryptopolitan, occupandosi della pagina notizie e analizzando gli ultimi sviluppi in ambito DeFi, RWA, regolamentazione delle criptovalute, intelligenza artificiale e tecnologie all'avanguardia. Si è laureata in Economia aziendale presso l'Università di Arcadia.
