Oggi è la quinta festa, il 28 marzo 2024.

Ecco due delle diverse osservazioni di questa indagine:

• Tra le megatendenze che fanno pressione sul CEO affinché si reinventi, niente è più importante delle alterazioni climatiche.

• I CEO percepiscono enormi inefficienze in una serie di attività svolte nelle loro aziende, rappresentando circa il 40% del tempo speso per questi compiti. Il 60% del CEO spera che l'intelligenza artificiale generativa (IA) possa aiutare a migliorare questa efficienza.

Coincidentemente, un giorno prima, Nature ha pubblicato un articolo intitolato "Come l'intelligenza artificiale sta migliorando le previsioni climatiche", con gli investigatori "utilizzando varie strategie di apprendimento della macchina per accelerare il modello climatico, ridurre i propri costi di energia e, talvez, migliorare la precisione" .

L'apprendimento della macchina è un ramo dell'IA in cui i programmi del computer imparano a identificare i pad in una combinazione di dati. Questo è diverso dall'uso delle equazioni per realizzare simulazioni ed è sempre più considerato per la previsione del tempo e del modello climatico. In termini di velocità e potenza di elaborazione necessaria – e i clienti – i suoi risultati sono molto più rapidi – e meno – rispetto alle simulazioni tradizionali. D'altro canto, i modelli appresi dalla macchina aiutano a testarne la precisione.

Non lo sento, alcune soluzioni di approvazione sono state realizzate utilizzando l'apprendimento della macchina:

• emulare i modelli convenzionali

• sviluppare modelli di base fondamentali per cercare genitori nascosti e possibilmente sconnessi

• modelli ibridi

L'articolo cita alcuni esempi di conquista, come l'australiano QuickClim con “15 modelli di apprendimento delle macchine che possono emulare 15 modelli di atmosfera basati sulla fisica”, il modello rapido ed efficiente ACE dell'Allen Institute for Artificial Intelligence di Seattle, il modello fondamentale ClimaX da Microsoft e l'Università della California, il progetto CliMA per modelli ibridi, 'Digital Twins', i gemelli digitali della Terra, sono stati sviluppati dalla NASA e dalla Commissione Europea, oltre a un progetto europeo chiamato Destination Earth (DestinE).

Più di due citazioni dell'articolo:

• Testare i modelli climatici rispetto al comportamento climatico adottato è utile, ma non è un mezzo perfetto per cui è possibile preservare un futuro che probabilmente sarà molto diverso da quello in cui l'umanità viveva prima.
  
  

• L'obiettivo finale è creare modelli digitali dei sistemi della Terra, in parte alimentati dall'IA, che possano simulare tutti gli aspetti del tempo e del clima con scale di chilometri, con grande precisione e velocità della luce.

Clicca sull'immagine qui sotto per vedere questo interessante articolo di Nature e riferimenti, di Carissa Wong.