Come e in che arco di tempo è stato sviluppato il modello?
Lo sviluppo scientifico del nuovo modello di previsione dei temporali è stato reso possibile da una borsa di studio EUMETSAT, che ha finanziato un posto di ricercatore post-dottorato presso MeteoSvizzera per tre anni. Successivamente abbiamo lavorato per altri due anni per implementare l’algoritmo nelle attività operative in modo il più affidabile, robusto ed efficiente possibile.
Quali sono state le principali sfide nel passaggio dal modello fisico a un modello basato sull'intelligenza artificiale?
Ci sono state alcune difficoltà; ne cito un esempio: i meteorologi possono, se necessario, emettere autonomamente allerte temporali manuali. Se la loro esperienza e l’osservazione meteorologica li inducono a dire «stanno arrivando dei temporali», anche se il modello non li prevede, possono, per così dire, «scavalcare» la tecnologia. Integrare questa funzione nel nuovo modello non è stato facile.
Quando il nuovo modello di previsione ha dato i primi risultati positivi?
Il sistema ha superato la sua prima prova il 9 giugno 2026 in Ticino. La sera del primo giorno di messa in funzione, un temporale di intensità eccezionale si è abbattuto sul Mendrisiotto. Chicchi di grandine di dimensioni fino a cinque centimetri e precipitazioni record hanno causato danni ingenti. Il nuovo sistema ha lanciato un allarme per violenti temporali circa 35 minuti prima che il radar confermasse la presenza di chicchi di grandine di oltre 2 cm. Il nuovo sistema ha circoscritto con precisione il pericolo alla regione, assegnandole il livello di allerta più elevato, mentre per la regione meno colpita sul Lago di Lugano ha emesso un'allerta di livello 3. Si è così dimostrato efficace già dal primo giorno di funzionamento.
Il nuovo modello di previsione presenta anche degli svantaggi?
Il principale vantaggio del modello è al tempo stesso anche il suo svantaggio. Qui utilizziamo tecnologie moderne. Le correlazioni tra i dati di input e i risultati sono complesse e difficili da spiegare. Vengono impiegate tecniche specifiche per comprendere esattamente come funziona il modello. L’«Explainable AI», o XAI, è un vero e proprio insieme di strumenti che ci aiuta in questo senso.
Dal tuo punto di vista: le previsioni meteorologiche saranno presto completamente automatizzate?
I nostri servizi rivolti alla collettività, alle autorità e ai nostri clienti continueranno a essere una combinazione di previsioni automatiche e consulenza da parte dei meteorologi e delle meteorologhe. Grazie all’introduzione di algoritmi automatici, diventeremo più efficienti, più rapidi e più precisi. Tuttavia, il giudizio umano rimarrà insostituibile anche in futuro: i meteorologi e le meteorologhe esaminano le previsioni con occhio critico e le valutano sulla base della loro pluriennale esperienza in materia di condizioni meteorologiche complesse e situazioni di allerta.
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