Analizzai questi aspetti nel td della paleoclimatologia.
Lascio qui qualche mio intervento:
il td della paleoclimatologia
Questa la probabile localizzazione dei centri di hp e lp nel massimo glaciale:
il td della paleoclimatologia
Utilizzo questo topic che mi sembra il più adatto ed aperto alle divagazioni
Chiedo a chi sicuramente ha una idea in proposito, @Predicator @snowaholic @burian br se vogliono esprimere un parere e tutti gli altri che non cito
Potenzialmente quale precisione si può raggiungere nelle previsioni supponendo un miglioramento di comprensione delle dinamiche e di capacità di calcolo esponenziali da qui ai prossimi decenni?
Esiste un limite oltre il quale non poter andare, un confine tra determinismo e possibilità di osservare profondamente i fenomeni in modo da rivelare tale determinismo?
E' un tema che stavo accennando giorni fa nell'altro thread.
Io credo che esista un limite alla prestazione dei modelli, in pratica è come se ci fosse un asintoto oltre il quale non è possibile che i modelli si spingano nel prevedere il futuro indipendentemente dalla loro capacità di calcolo (che decuplica ogni 5-10 anni). Io credo sia legato alle condizioni iniziali, i dati di input, che sono insufficienti anche oggi nonostante disponiamo di satelliti.
Questo quel che scrissi:
Analisi modelli INVERNO 2021/22
Domandone. Qui le risposte che cerchi. Tieni presente che sono aziende che stanno in continua VBeta (sviluppo continuo).
Quello che vorrebbero fare è assimilare tutti gli scenari accaduti in un database, in modo che negli anni, si arrivi a previsioni sempre più accurate partendo da medesime condizioni di tutte le variabili.
Ecco perché quando sento “condizionamento”, “60 giorni”, “alleluia”, mi si stringe il fegato (sono mezze verità, nemmeno).
Se hai voglia e pazienza, difficilmente troverai qualcosa in italiano, ma il traduttore fa sempre comodo.
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https://www.ecmwf.int/file/291163/do...token=d-NFDcIM
Oppure leggi qui “Machine Learning” - quando le carte che vediamo ora non esisteranno più
Could Machine Learning Replace the Entire Weather Forecast System?
Anche il vecchio ubriacone di gfs fa le stesse cose in comunella coi canadesi. Ma l’argomento è sempre lo stesso.
Buon divertimento
Non credo che aumentare la potenza di calcolo serva a molto, salvo salti drastici come potrebbe avvenire con i computer quantistici.
Come notato giustamente Burian, con più potenza di calcolo puoi aumentare la risoluzione del modello, ma te ne fai poco se non riesci a migliorare anche i dati di input. Inoltre la complessità del sistema è tale che gli errori crescono enormemente all'aumentare della distanza temporale, migliorare ulteriormente le prestazioni rispetto al livello attuale è estremamente difficile.
Sono molto scettico anche rispetto all'uso del machine learning ipotizzato nell'interessante articolo postato da skiri, perché il sistema non è abbastanza stabile nel tempo (anche a causa del gw) e non abbiamo un training set abbastanza ampio da esplorare tutte le combinazioni possibili.
Come complemento alle previsioni dei modelli è utilissimo, non credo possa sostituire se non in applicazioni su scala più piccola tipo gli uragani. Come ambito di ricerca è estremamente interessante comunque.
Piccola nota OT: sono andato a ricercarmi la capacità di calcolo del cervello umano, e ho scoperto che è stimata attorno a 10 alla 12 fino a 10 alla 16 Flops, cioè calcoli al secondo. In altre parole solo di recente i supercomputer meteorologici ci hanno raggiunto e forse superato.
Che gran prodigio dell'universo è il nostro cervello, un universo a sè stante che funziona però a 10 W.
Grazie a tutti.
Bel materiale su cui riflettere
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