Arianna Valmassoi, AICON - learning by doing together
La presentazione di Arianna Valmassoi illustra le attività e le strategie del Deutscher Wetterdienst (DWD) relative all'Intelligenza Artificiale (AI) e all'Apprendimento Automatico (ML) nelle previsioni meteorologiche. Ecco i punti chiave:
- AICON: Il documento introduce AICON, un progetto del DWD incentrato sull'apprendimento collaborativo ("Learning by doing together") nell'ambito delle previsioni meteorologiche guidate dai dati.
- Strategia del DWD per l'AI in NWP: Il DWD ha una strategia generale che include:
- Sviluppo di emulatori di modelli NWP (Numerical Weather Prediction) per previsioni più rapide ed efficienti.
- Sviluppo di assimilazione dei dati basata sull'apprendimento automatico (AI-Var).
- Continuo sviluppo dei modelli NWP classici per la verifica e la comprensione della fisica dell'atmosfera.
- ML nell'Assimilazione dei Dati: Il documento esplora l'uso dell'ML nell'assimilazione dei dati, con opzioni come migliorare gli operatori forward di osservazione, apprendere il passaggio di assimilazione dei dati e adottare un approccio end-to-end.
- AICON-Graph Prototype: Viene descritto un prototipo di previsione meteorologica guidata dai dati basato su reti neurali grafiche (GNN), simile a Graph Cast di Google e AIFS di ECMWF, addestrato sulla rianalisi ICON-DREAM.
- ICON-DREAM Reanalysis: Questa è una rianalisi a doppia risoluzione utilizzata per emulatori, applicazioni e monitoraggio, basata sul modello operativo ICON.
- ICON-FORCE Reanalysis: Una rianalisi basata sull'osservazione su scala fine per l'Europa centrale, basata sul modello operativo ICON-D2.
- Anemol Framework: Viene presentato Anemol, un framework collaborativo per lo sviluppo di sistemi di previsione basati sui dati, con la collaborazione di ECMWF e altri servizi meteorologici europei.
- Collaborazione EUMETSAT E-AI: Il documento menziona la collaborazione con EUMETSAT E-AI per facilitare il lavoro collaborativo sull'AI e l'ML per le applicazioni meteorologiche, climatiche e ambientali.
- Aree di Applicazione dell'AI: Il DWD utilizza l'AI in varie aree, tra cui osservazioni, nowcasting, modellazione, assimilazione dei dati, modellazione numerica e post-elaborazione.
- Valutazione Preliminare: Il documento include una valutazione preliminare della rianalisi ICON-DREAM rispetto a ERA5 e COSMO-REA6, mostrando risultati promettenti.