L’aumento della frequenza e dell’intensità di eventi meteorologici estremi, dagli uragani devastanti alle siccità prolungate, sta ridefinendo il concetto globale di resilienza e impone un nuovo approccio alla gestione del rischio e ai climate risk in particolare. In questo scenario, come sottolineato da Benoit de Chateauvieux, Climate tech solutions architect at AWS in un contributo sui temi dell’innovazione digitale al servizio della metereologia, “previsioni meteorologiche accurate e tempestive non sono più un semplice vantaggio, ma costituiscono uno strumento essenziale per la tutela delle vite umane, delle infrastrutture e della stabilità economica”.
Secondo i dati dell’Hydromet Gap Report 2021 (vai QUI per visionare il report n.d.r.), l’ottimizzazione dei sistemi di allerta precoce potrebbe salvare circa 23.000 vite ogni anno, generando benefici economici per oltre 162 miliardi di dollari.
L’approccio rivoluzionario di Brightband e il Machine Learning
Al centro di questa trasformazione tecnologica si trova Brightband, un’azienda pioniera che ha sviluppato capacità uniche nella generazione di analisi meteorologiche proprietarie. A differenza dei servizi tradizionali che si basano esclusivamente sulle condizioni iniziali fornite dalla NOAA o dall’ECMWF, Brightband elabora le proprie analisi partendo direttamente dalle osservazioni grezze.
Modelli di diffusione per una precisione superiore
L’innovazione di Brightband risiede nell’utilizzo di modelli di machine learning (ML), come i modelli di diffusione, progettati per generare traiettorie atmosferiche realistiche e coerenti con le osservazioni. Ogni sei ore, l’azienda esegue cicli completi di previsione confrontando la propria analisi con quelle dei principali centri meteorologici mondiali. I risultati indicano che questi modelli non sono solo competitivi, ma spesso più accurati rispetto ai riferimenti standard.
Efficienza computazionale: dai supercomputer alle singole GPU
Uno dei vantaggi più dirompenti di questo approccio è l’abbattimento delle barriere tecniche. Mentre i modelli meteorologici classici richiedono migliaia di core di calcolo su infrastrutture HPC (High-Performance Computing), i modelli ML di Brightband possono essere eseguiti su una singola GPU di classe enterprise. Questo permette di completare un intero ciclo di previsione in pochi minuti, contro le ore richieste dai metodi tradizionali.
Il ruolo degli Open Data su AWS e la democratizzazione della tecnologia
L’accessibilità a queste tecnologie sta cambiando radicalmente il mercato. Con costi operativi inferiori a un dollaro per previsione, le capacità avanzate di forecasting diventano accessibili non solo ai governi, ma anche a piccole imprese e istituzioni accademiche.
Secondo Benoit de Chateauvieux “tale democratizzazione della tecnologia di previsione meteorologica potrebbe avere implicazioni significative per le strategie globali di adattamento climatico e di pianificazione della resilienza”.
Dal sistema NOMADS al registro degli Open Data su AWS
In passato, l’accesso ai dati meteorologici globali (come il GFS della NOAA) era limitato da criticità tecniche e finestre di archiviazione brevi. L’iniziativa Open Data su AWS ha trasformato questo scenario, offrendo un accesso affidabile, scalabile e semplice a dataset storici essenziali.
Ottimizzazione dei dati: il passaggio al formato Zarr
Per massimizzare l’efficienza, Brightband utilizza pipeline su AWS che convertono i dati grezzi GRIB nel formato Zarr, ottimizzato per il calcolo distribuito. Questo processo permette di:
- Analizzare circa cinque anni di dati storici per affinare i modelli.
- Eliminare i trasferimenti manuali grazie all’integrazione diretta con Amazon S3.
- Eseguire costantemente previsioni aggiornate ogni sei ore tramite modelli MLWP (Machine Learning Weather Prediction).
Strumenti per l’innovazione: il notebook Jupyter QuickStart
Per accelerare ulteriormente l’adozione di queste tecnologie, AWS ha reso disponibile un notebook Jupyter QuickStart completo. Questo strumento funge da guida pratica per sviluppatori e ricercatori, facilitando l’accesso e l’analisi dei dati NOAA GFS.
Cosa offre il notebook agli sviluppatori
Attraverso questa risorsa, gli utenti possono imparare a:
- Connettersi ai dati meteorologici nel Registro dei dati aperti su AWS.
- Gestire i diversi formati di dati meteorologici.
- Applicare tecniche di analisi e creare visualizzazioni delle tendenze climatiche.
Verso previsioni più accurate e accessibili
L’adozione del machine learning per le previsioni meteo non offre solo benefici economici e di accuratezza, ma rappresenta anche una scelta sostenibile. Riducendo drasticamente il fabbisogno energetico rispetto ai sistemi di supercalcolo tradizionali, AWS e i suoi partner stanno tracciando un percorso più “green” per la scienza del clima.
Benoit de Chateauvieux, sottolinea che come missione aziendale, “AWS democratizza l’accesso alla tecnologia, rendendo il cloud computing e l’intelligenza artificiale generativa disponibili a organizzazioni di ogni dimensione e settore”. Grazie a questa visione, le grandi idee dei ricercatori possono trasformarsi in realtà, contribuendo attivamente a plasmare un futuro più resiliente per l’intero pianeta.
