A Bologna c’è un cervellone elettronico per capire il clima. Ed è uno tra i più grandi archivi meteo al mondo

Entrare nel sede del Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine (ECMWF) in Italia è come entrare in un’Ambasciata o alla Nato. Ufficialmente l’edificio si trova a Bologna ed è stato inaugurato nel 2021 ma è sotto la giurisdizione internazionale. ECMWF è stato fondato nel 1975.Il fine principale del Centro è lo sviluppo della capacità di previsione meteorologica a medio termine e offrire previsioni meteorologiche a medio termine agli Stati membri. Il centro dati storico era situato in Inghilterra ma la struttura era diventata obsoleta ed è stato quindi lanciato un bando internazionale, vinto dall’Emilia Romagna, per costruirne un nuovo centro, grazie agli investimenti nella la data Valley (l’ECMWF si trova di fianco al supercomputer Leonardo).

«Ci tengo a dirlo, non siamo collegati a Leonardo ma per noi è importante avere il nostra centro dati operativo in un polo di ricerca avanzata come il Tecnopolo» afferma Martin Palkovic, Director of Computing che ci accoglie all’entrata. ECMWF è un progetto intergovernativo (l’anno prossimo verrà celebrato in tutte le tre sedi Reading, Bologna e Bonn, il 50° anniversario, n.d.r.) ed è uno dei più grandi archivi meteorologici al mondo. Startup Italia viene invitata a visitare dove vengono stoccate queste informazioni. Decine di migliaia di data tapes che contengono le informazioni meteo di tutto il globo, «un patrimonio che preferiamo non tenere solo sui server di qualche multinazionale».

Questi dati sono fondamentali per formare l’intelligenza artificiale ed applicare l’AI nelle previsioni meteo. «Non facciamoci illusioni, l’AI può aiutare nella velocità di previsione ma non per aumentare l’accuratezza al momento». Per elaborare questa quantità incredibile d’informazioni, veniamo invitati a visitare il data Center di ECMWF, il fratello più piccolo di Leonardo. Per avere un’idea, Leonardo attualmente è il 9° supercomputer più potente al mondo, ECMWF si colloca al 168-171° con quattro sistemi «per noi è stato comunque un grande passo avanti perché con questa potenza di calcolo siamo riusciti a portare la stessa attendibilità meteo che avevamo fino tre giorni, al quarto giorno. Ci sono voluti dieci anni». Martin Palkovic, classe 1977, ha studiato microelettronica all’Università Tecnica Slovacca di Bratislava, si è sempre occupato di supercomputer e dal 2018 è Director of Computing dell’ECMWF.

ECMWF è considerato un pilastro delle previsioni meteorologiche globali. Come funziona la collaborazione tra i membri?
ECMWF è un’organizzazione intergovernativa con 35 stati membri, di cui 23 sono membri effettivi e 12 collaborativi. È simile a strutture come la NATO o l’ESA, i paesi uniscono le forze per realizzare progetti che non potrebbero affrontare da soli, come la difesa comune, l’esplorazione spaziale o le previsioni meteorologiche globali a medio termine. I membri effettivi partecipano alla governance tramite il Consiglio, il nostro organo decisionale principale, composto da rappresentanti dei servizi meteorologici nazionali. Ad esempio, l’Italia è rappresentata dall’Aeronautica Militare.

Come viene finanziato il centro?
Il nostro budget è finanziato principalmente dai membri, in base al PIL nazionale, e integrato da progetti europei come Horizon Europe e programmi come Copernicus. Circa metà delle risorse è destinata al personale e metà all’infrastruttura tecnica. Ogni paese membro può usare fino al 25% della nostra potenza di calcolo per sviluppare propri modelli di calcolo.

Bologna ospita il nuovo data center dell’ECMWF. Perché è stato scelto il Tecnopolo?
Il trasferimento da Reading, Regno Unito, è stato motivato dalla necessità di aggiornare un’infrastruttura vecchia di quarantacinque anni e ormai al limite della capacità. Dopo una competizione internazionale, l’Italia ha offerto le migliori condizioni, proponendo il Tecnopolo di Bologna e finanziando la costruzione del nuovo centro. Il progetto ha affrontato sfide notevoli, reperti archeologici, amianto, bombe inesplose della Seconda Guerra Mondiale e, naturalmente, la pandemia. Nonostante tutto, il centro è operativo da ottobre 2022 e ha consentito l’incremento della risoluzione che è alla base delle previsioni. Per dare un’idea, quando si fanno le previsioni si creano delle griglie che fino a poco tempo fa avevano un raggio di 18 km, ora siamo scesi ad un’accuratezza di 9 km, un risultato impossibile con i vecchi sistemi.

Qual è il ruolo dei supercomputer nelle previsioni meteorologiche?
I supercomputer sono il cuore del nostro lavoro. Nel nostro centro, operiamo con quattro sistemi basati esclusivamente su CPU, mentre il supercomputer Leonardo, gestito da Cineca, utilizza anche GPU (unità di elaborazione grafica), che sono più potenti ma più costose in termini di energia. I nostri sistemi consumano circa quattro megawatt, circa metà rispetto a Leonardo, che però ha una potenza di calcolo molto superiore. Il nostro approccio si concentra sull’efficienza e sull’ottimizzazione delle risorse.

L’intelligenza artificiale sta trasformando le previsioni meteorologiche?
Nei modelli fisici tradizionali, si codificano equazioni che descrivono i fenomeni atmosferici, si inseriscono le condizioni iniziali e il modello elabora previsioni future basandosi su queste equazioni. I modelli basati su AI, invece, non usano equazioni basate sulla fisica per predire il futuro ma si allenano su grandi quantità di dati storici. I dati sono ottenuti per ora tramite un processo chiamato rianalisi. Questo processo consente di ricostruire il clima del passato, creando un set di dati omogeneo per ogni punto del pianeta negli ultimi cinquant’anni. Questi dati vengono poi utilizzati per addestrare reti neurali, capaci di elaborare previsioni accurate senza basarsi su equazioni fisiche, ma piuttosto sull’analisi dei dati stessi. Questo approccio rappresenta un metodo alternativo e complementare per fare previsioni meteorologiche.

«Abbiamo fatto simulazioni utilizzando l’AI e devo dire che il livello di precisione si è rivelato molto alto»

L’AI si basa su dati storici per essere “formata” ma stiamo vivendo situazioni climatiche mai registrate prima, come è possibile ottenere attendibilità nelle previsioni in queste circostanze?
È una domanda sensata. Tecnicamente ha ragione però abbiamo fatto simulazioni utilizzando l’AI e devo dire che il livello di precisione si è rivelato molto alto. L’AI si è dimostrata sorprendentemente efficace in alcuni eventi estremi recenti, come alluvioni e piogge intense. Tuttavia, i modelli fisici sono ancora fondamentali per una comprensione più approfondita dei fenomeni atmosferici. L’obiettivo è integrare i due approcci per ottenere previsioni più accurate ed efficienti.

«L’AI non ci porterà ad avere previsioni meteo attendibili al 100%»

Quindi anche con tutta la potenza di calcolo a disposizione e con l’ausilio dell’AI, sarà impossibile in futuro ottenere previsioni meteo con attendibilità 100%?
Si, è impossibile perché esistono troppe variabili e ci sono incertezze nelle osservazioni utilizzate per inizializzare i modelli. Possiamo migliorare l’accuratezza, possiamo prevedere con una certa probabilità dove colpirà un tornado ma non possiamo dire se colpirà il lato sinistro o destro di una strada.

«I nostri modelli metereologici hanno permesso di salvare vite umane durante l’uragano Sandy»

A proposito di tornado e collaborazioni internazionali, ho letto che i vostri modelli meteo sono stati fondamentali durante l’uragano Sandy negli Stati Uniti nel 2012.
Esatto. Il centro meteo americano diceva che Sandy avrebbe preso una certa traiettoria, i nostri modelli indicavano l’opposto, ed alla fine hanno preso in considerazione le nostre osservazioni che hanno permesso di salvare tante vite. Prevedere questi fenomeni con sette o otto giorni di anticipo è vitale.

«La meteorologia è uno dei pochi settori al mondo che lega tutta l’umanità senza competizione»

È un bell’esempio di collaborazione.
Strano di dire ma la meteorologia è una delle poche cose che lega l’umanità. Non c’è gelosia sui dati, esiste molta collaborazione perché è evidente che basta un soffio di vento affinché il problema di uno Stato diventi anche il problema di un altro Stato.

Però abbiamo assistito a tragedie recenti, alluvioni che hanno colpito l’Emilia-Romagna e la Spagna con molti morti. Possibile che non si riesca a prevedere questi fenomeni?
Intanto va detto che prevedere la pioggia è un conto, prevedere con certezza la quantità di acqua che cadrà è molto più complesso. Detto questo, la protezione dei cittadini e l’emissione di avvisi meteorologici sono compiti delle autorità nazionali, non dell’ECMWF. In Germania, ad esempio, se ne occupa Deutsche Wetterdienst, mentre in Emilia-Romagna è l’ARPA a gestire questo ruolo. Noi forniamo i dati e le previsioni globali per integrare le informazioni regionali o nazionali, poiché avere più dati disponibili migliora la qualità delle decisioni.

Non è facile poi per la politica prendere decisioni sulle allerte meteo…
Vero, non è facile. È successo che l’ARPA è stata portata in giudizio dagli albergatori per un’allerta meteo (che poi non si è verificata) durante il periodo pasquale di qualche anno fa creando un danno economico. Ovviamente l’Arpa ha vinto la causa, la meteorologia non è una scienza esatta. Questo per dire che trovare l’equilibro tra allarmismo e falso allarme, è molto complesso ed ha molte ricadute.

Quali sono le principali sfide per il futuro nel settore meteo?
Una delle maggiori sfide è il consumo energetico dei supercomputer. I sistemi futuri dovranno essere molto più potenti, ma anche più efficienti dal punto di vista energetico. Stiamo pianificando l’adozione di nuove tecnologie, come le GPU, per migliorare le simulazioni fisiche e supportare i modelli di machine learning. Inoltre, la previsione probabilistica rimane centrale, non diciamo mai con certezza che “pioverà”, ma forniamo la probabilità, come il 70% di possibilità di pioggia. Questo approccio riflette la complessità e l’incertezza della scienza meteorologica. Prevedere ad esempio la nebbia, è ancora molto complesso.

Qual è il valore dei dati storici conservati nel data center di Bologna?
Abbiamo oltre cinquant’anni di dati meteorologici globali, una risorsa unica per scienziati e ricercatori. Questi dati sono utilizzati per studi sul clima, previsioni stagionali e gestione delle emergenze. Il nostro archivio, che supera un Exabyte di dati, è una fonte inestimabile per comprendere i cambiamenti climatici e migliorare i modelli previsionali.

L’accesso è gratuito ed aperto a tutti?
Sì, per la ricerca e l’istruzione. In caso contrario è previsto un costo di servizio a copertura del costo di accesso al servizio

Come si bilancia la collaborazione con la competizione tecnologica?
Oggi affrontiamo nuovi concorrenti, come Microsoft e Nvidia, che utilizzano modelli basati sui dati per dimostrare che anche la loro tecnologia è affidabile in ambito meteorologico. Mentre è positivo essere stimolati a migliorare, le allerte meteorologiche debbano rimanere sotto il controllo delle autorità nazionali. Un’allerta non può basarsi su previsioni non verificate, deve seguire procedure standardizzate per proteggere le persone e le infrastrutture.

Se dovesse dare un’indicazione ai giovani che volessero lavorare in questo settore, consiglierebbe di studiare meteorologia o data science?
Direi che, visto come sta cambiando velocemente il mondo, per noi è importante avere persone con competenze multidisciplinari piuttosto che super specializzate e avere la volontà di imparare continuamente.