Modigliani - WPR2024

3° Workshop previsori-ricercatori
Firenze, 19 settembre 2024
GMM2022
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Umberto Modigliani, Big data, Open data, AI/ML - innovating ECMWF forecasts
collaboratively

La presentazione riguarda le innovazioni nelle previsioni meteorologiche presso l'ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts). Ecco alcuni punti chiave:
  • ECMWF: È un'organizzazione intergovernativa fondata nel 1975 che si occupa di previsioni meteorologiche a medio raggio e monitoraggio del sistema terrestre.
  • Evoluzione delle Previsioni: Il documento descrive tre "rivoluzioni":
    • 1980-2020: La rivoluzione tranquilla: Progressi graduali nelle previsioni meteorologiche numeriche (NWP).
    • 2015-oggi: La rivoluzione digitale: Aumento della risoluzione e dell'elaborazione computazionale.
    • 2018-oggi: La rivoluzione degli open data: Adozione di una politica di dati aperti.
    • 2022-oggi: La rivoluzione dell'apprendimento automatico: Integrazione dell'apprendimento automatico (ML) nelle previsioni meteorologiche.
  • ERA5: Viene menzionato l'ERA5, una rianalisi globale del clima e del tempo degli ultimi 8 decenni, utilizzata come set di dati di addestramento per l'apprendimento automatico.
  • Apprendimento automatico (ML): Il documento discute l'uso crescente dell'apprendimento automatico nelle previsioni meteorologiche, inclusi modelli basati su grafi (GNN), modelli di diffusione e sistemi ibridi.
  • AIFS (Artificial Intelligence Forecasting System): Viene introdotto l'AIFS, il sistema di previsione basato sui dati dell'ECMWF, che utilizza architetture GNN e Transformer.
  • Previsioni d'insieme: Il documento menziona lo sviluppo di previsioni d'insieme ML e l'esplorazione di metodi di diffusione per la generazione di previsioni probabilistiche.
  • Assimilazione dei dati: Viene discussa la possibilità di utilizzare l'apprendimento automatico per l'assimilazione dei dati, ovvero l'integrazione delle osservazioni nelle previsioni.
  • Anemoi: Viene presentato Anemoi, un insieme di strumenti per la creazione di sistemi di previsione basati sui dati.
  • Collaborazione con la comunità: Il documento sottolinea l'importanza della collaborazione con la comunità scientifica attraverso workshop e iniziative open source.
  • United in Science 2024: Il documento menziona il contributo dell'ECMWF al capitolo sull'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico nel rapporto "United in Science 2024".
In sintesi, il documento fornisce una panoramica completa dell'evoluzione delle previsioni meteorologiche presso l'ECMWF, con un focus particolare sull'integrazione dell'apprendimento automatico e sulla collaborazione con la comunità scientifica.
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