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Cina: scienziati sviluppano nuovo modello IA per previsione di cicloni

redazione 04 Feb 2025

(XINHUA) – PECHINO, 4 FEB – Degli scienziati cinesi hanno sviluppato un nuovo metodo di intelligenza artificiale (IA) per prevedere la rapida intensificazione di un ciclone tropicale, gettando nuova luce sul miglioramento della prontezza in caso di catastrofi globali.
Recentemente, i ricercatori dell’Istituto di oceanologia dell’Accademia cinese delle scienze hanno pubblicato questo studio sulla rivista “Proceedings of the National Academy of Sciences”.
La rapida intensificazione di un ciclone tropicale, che si riferisce a un drammatico aumento dell’intensità di una tempesta tropicale in un breve periodo, rimane uno dei fenomeni meteorologici più difficili da prevedere a causa della sua natura imprevedibile e distruttiva.
Secondo lo studio, i metodi di previsione tradizionali, come le previsioni meteorologiche numeriche e gli approcci statistici, spesso non riescono a considerare i complessi fattori ambientali e strutturali che determinano la rapida intensificazione. Sebbene l’intelligenza artificiale sia stata esplorata per migliorare la previsione dell’intensificazione rapida, la maggior parte delle tecniche di IA ha dovuto fare i conti con un alto tasso di falsi allarmi e un’affidabilità limitata.
Per risolvere questo problema, i ricercatori hanno sviluppato un nuovo modello di IA che combina dati satellitari, atmosferici e oceanici. Testato sui dati dei periodi di cicloni tropicali nel Pacifico nord-occidentale tra il 2020 e il 2021, il nuovo metodo ha raggiunto un’accuratezza del 92,3% e ha ridotto i falsi allarmi all’8,9%.
Il nuovo metodo ha migliorato l’accuratezza di quasi il 12% rispetto alle tecniche esistenti e ha ridotto di 3 volte i falsi allarmi, rappresentando un significativo progresso nella previsione, ha dichiarato lo studio.
“Questo studio affronta le sfide della bassa accuratezza e dell’alto tasso di falsi allarmi nella previsione dell’intensificazione rapida”, ha dichiarato Li Xiaofeng, autore di riferimento dello studio.
“Il nostro metodo migliora la comprensione di questi eventi estremi e sostiene una migliore difesa contro i loro impatti devastanti”, ha aggiunto Li. (XINHUA)

2025-02-04
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