Le previsioni meteo basate sull’intelligenza artificiale di Microsoft sono ora ancora più precise

Microsoft ha rivelato progressi nelle sue capacità di previsione meteorologica, migliorando significativamente la precisione delle previsioni relative alla copertura nuvolosa e alle precipitazioni. Questi aggiornamenti sono integrati nella piattaforma Meteo di Microsoft Start, utilizzando l’intelligenza artificiale per unire i dati provenienti da fonti radar e satellitari.

Gli utenti possono accedere a queste informazioni meteorologiche migliorate attraverso la sua integrazione in Windows 10, Windows 11, Microsoft Edge , Bing e le app mobili Bing e Microsoft Start.

Secondo uno studio indipendente commissionato da Microsoft, Meteo di Microsoft Start è stato riconosciuto per la sua precisione di previsione leader.

Nowcasting sulle precipitazioni basato sull’intelligenza artificiale

Dal 2021, Meteo di Microsoft Start ha gestito precipitazioni a breve termine modello di nowcasting basato sull’intelligenza artificiale generativa. Questo modello, aggiornato ogni due minuti, fornisce previsioni iperlocali con una risoluzione di 1 chilometro fino a quattro ore in anticipo. L’integrazione dei dati radar e satellitari risolve il problema dell’hardware radar meteorologico limitato in varie regioni, migliorando l’accuratezza complessiva delle previsioni.

Il modello aggiornato è quattro volte più grande del suo predecessore e prevede sia il radar simulato che il satellite riflettività. Questo duplice approccio colma le lacune dei dati e migliora l’affidabilità delle previsioni. Al modello del canale radar è stato assegnato un peso sei volte maggiore durante l’addestramento dell’IA rispetto al modello satellitare, riflettendo la maggiore importanza dei dati derivati ​​dal radar. Microsoft ha adottato un approccio di apprendimento contraddittorio, utilizzando un modello contraddittorio generativo (GAN) per migliorare il realismo delle previsioni. I discriminatori spaziali e temporali migliorano rispettivamente la fedeltà visiva e la coerenza temporale.

Il nuovo modello ha sbloccato la possibilità per gli utenti di sperimentare previsioni e mappe continue di nuvole e precipitazioni. La riflettività radar simulata viene valutata controllando la precisione e il richiamo di diverse soglie di riflettività indicative di precipitazioni variabili. Le previsioni delle immagini satellitari vengono confrontate con la persistenza utilizzando parametri quali MSE, MAE, PSNR, MS-SSIM per la somiglianza e punteggi FID per la nitidezza. Questo approccio completo garantisce che Weather di Microsoft Start fornisca informazioni meteorologiche più precise e affidabili a livello globale.

Precisione delle previsioni migliorata

Test interni su benchmark come set di dati SEVIR mostra che il modello di Microsoft Start si colloca tra i primi, fornendo previsioni fino al doppio rispetto ad altri modelli di intelligenza artificiale generativa come DGMR (2021) e PreDiff (2023). La funzione di perdita di addestramento del modello include la perdita di regressione pixel-wise e la perdita avversaria, con il parametro α ottimizzato per bilanciare le istanze di pioggia mancate e la distorsione della pioggia. L’uso della perdita L1 invece di L2 impedisce che il modello venga eccessivamente penalizzato per la mancanza di condizioni di precipitazioni estreme.

Produrre un modello di previsione globale con dati aggiornati al minuto comporta sfide come la gestione di un’elevata latenza e effetti di segmentazione. L’architettura del generatore soddisfa condizioni di equivarianza di traduzione, operazioni spazialmente non vincolate e basso ingombro di memoria, consentendo flessibilità nel dimensionamento delle finestre durante l’addestramento e l’inferenza. Ciò ha consentito a Microsoft di fornire previsioni accurate anche durante le interruzioni dei dati satellitari.