Arriva Sora, la nuova AI generativa che fa arrabbiare artisti e videomaker

Una nuova polemica investe OpenAI, la società madre dell’intelligenza artificiale (AI) più conosciuta al mondo, ChatGPT. Dopo l’invito ad utilizzare l’app di testing di Sora, AI generativa text-to-video, oltre 600 tra artisti, creatori e videomaker hanno firmato una lettera di protesta (614 firme verificate, su un totale che sfiora ormai le 1000 adesioni).

L’iniziativa è portata avanti da un gruppo di artisti chiamato “Pr Puppets”. Serissima l’accusa: una sperimentazione che “sfrutta” il loro lavoro, focalizzata “solo su introiti e pubblicità”.

La società aveva invitato circa 300 di loro a testare in via esclusiva Sora, per ottenere un feedback di qualità sulla tecnologia da parte di esperti del settore, prima di immetterla ufficialmente sul mercato. La risposta, però, è stata tutt’altro che conciliante.

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La lettera contro Sora di OpenAI.

Non un attacco alla tecnologia in quanto tale, comunque ritenuta estremamente utile in fase progettuale e di realizzazione di ogni opera, ma una posizione critica rispetto al problema irrisolto del rapporto ambiguo tra proprietà intellettuale e soluzioni di AI generativa.

Non solo, gli artisti hanno denunciato OpenAI e l’operazione di testing di Sora come “art washing”.

Gli autori della lettera hanno poi condiviso i codici di accesso sulla piattaforma Hugging Face, per dare a tutti la possibilità di sperimentare Sora (mentre OpenAI, come accade in queste situazioni, li aveva condivisi solo con un ristretto gruppo di creatori).

La lettera del gruppo “Pr Puppets”

Di seguito il testo della lettera:

Abbiamo ricevuto accesso a Sora con la promessa di essere early tester, red teamer e creative partner. Tuttavia, crediamo invece di essere stati attirati in un “art washing” per dire al mondo che Sora è uno strumento utile per gli artisti.

Gli artisti non sono la vostra unità di ricerca e sviluppo non retribuita.

Non siamo i vostri tester di bug gratuiti, burattini di PR, dati di formazione, token di convalida.

Centinaia di artisti forniscono manodopera non retribuita tramite test di bug, feedback e lavoro sperimentale per il programma di un’azienda valutata 150 miliardi di dollari.

Mentre centinaia contribuiscono gratuitamente, alcuni selezionati saranno scelti tramite un concorso per far proiettare i loro film creati da Sora, offrendo una retribuzione minima che impallidisce in confronto al sostanziale valore di PR e marketing che OpenAI riceve.

Inoltre, ogni output deve essere approvato dal team OpenAI prima di essere condiviso. Questa sperimentazione sembra riguardare meno l’espressione creativa e la critica e più le pubbliche relazioni e la pubblicità.

Stiamo condividendo questi codici per dare a tutti l’opportunità di sperimentare ciò che è stato offerto a circa 300 artisti: un accesso gratuito e illimitato a questo strumento.

Non siamo contrari all’uso della tecnologia AI come strumento per le arti (se lo fossimo, probabilmente non saremmo stati invitati alla sperimentazione). Non siamo d’accordo sul modo in cui questo programma per artisti è stato implementato e come lo strumento si sta sviluppando in vista di una possibile uscita pubblica. Stiamo condividendo questo con il mondo nella speranza che OpenAI diventi più aperto, più trasparente per gli artisti e supporti le arti oltre le trovate pubblicitarie.

Gli strumenti di generazione video open source consentono agli artisti di sperimentare soluzioni all’avanguardia senza gatekeeping, interessi commerciali o fungere da PR per qualsiasi azienda.
Alcuni strumenti video open source disponibili sono:

CogVideoX
Mochi 1
Video LTX
Flusso piramidale

Tuttavia, poiché siamo consapevoli che non tutti hanno l’hardware o le capacità tecniche per eseguire strumenti e modelli open source, invitiamo i produttori di strumenti tecnologici di questo tipo ad ascoltare e a fornire un percorso verso una vera espressione artistica, con un equo compenso per gli artisti.

Leggi le altre notizie sull’home page di Key4biz

https://www.key4biz.it/ai-600-artisti-contro-sora-di-openai-la-lettera/513700/

“We are not against the use of AI technology as a tool for the arts (if we were, we probably wouldn’t have been invited to this program),” PR Puppets writes. “What we don’t agree with is how this artist program has been rolled out and how the tool is shaping up ahead of a possible public release. We are sharing this to the world in the hopes that OpenAI becomes more open, more artist friendly and supports the arts beyond PR stunts.”

In a statement provided to Ars Technica, an OpenAI spokesperson noted that “Sora is still in research preview, and we’re working to balance creativity with robust safety measures for broader use. Hundreds of artists in our alpha have shaped Sora’s development, helping prioritize new features and safeguards. Participation is voluntary, with no obligation to provide feedback or use the tool.”

Throughout the day Tuesday, PR Puppets updated its open letter with signatures from 16 people and groups listed as “sora-alpha-artists.” But a source with knowledge of OpenAI’s testing program told Ars that only a couple of those artists were actually part of the alpha testing group and that those artists were asked to refrain from sharing confidential details during Sora’s development.

PR Puppets also later linked to a public petition encouraging others to sign on to the same message shared in their open letter. Artists Memo Akten, Jake Elwes, and CROSSLUCID, who are also listed as “sora-alpha-artists,” were among the first to sign that public petition.

When can we get in?

Made with Sora (see above for more info): pic.twitter.com/VlveALuvYS

— Kol Tregaskes (@koltregaskes) November 26, 2024

Sora made a huge splash when OpenAI first teased its video-generation capabilities in February, before shopping the tech around Hollywood and using it in a public advertisement for Toys R Us. Since then, though, publicly accessible video generators like Minimax and announcements of in-development competitors from Google and Meta have stolen some of Sora’s initial thunder.

Previous OpenAI CTO Mira Murati told The Wall Street Journal in March that it planned to release Sora publicly by the end of the year. But CPO Kevin Weil said in a recent Reddit AMA that the platform’s deployment has been delayed by the “need to perfect the model, need to get safety/impersonation/other things right, and need to scale compute!”

https://arstechnica.com/ai/2024/11/openai-is-at-war-with-its-own-sora-video-testers-following-brief-public-leak/

Additionally, the DOJ wants Mehta to stop Google from any potential self-preferencing, such as making an AI product mandatory on Android devices Google controls or preventing a rival from distribution on Android devices.

The government seems very concerned that Google may use its ownership of Android to play games in the emerging AI sector. They’ve further recommended an order preventing Google from discouraging partners from working with rivals, degrading the quality of rivals’ AI products on Android devices, or otherwise “coercing” manufacturers or other Android partners into giving Google’s AI products “better treatment.”

Importantly, if the court orders AI remedies linked to Google’s control of Android, Google could risk a forced sale of Android if Mehta grants the DOJ’s request for “contingent structural relief” requiring divestiture of Android if behavioral remedies don’t destroy the current monopolies.

Finally, the government wants Google to be required to allow publishers to opt out of AI training without impacting their search rankings. (Currently, opting out of AI scraping automatically opts sites out of Google search indexing.)

All of this, the DOJ alleged, is necessary to clear the way for a thriving search market as AI stands to shake up the competitive landscape.

“The promise of new technologies, including advances in artificial intelligence (AI), may present an opportunity for fresh competition,” the DOJ said in a court filing. “But only a comprehensive set of remedies can thaw the ecosystem and finally reverse years of anticompetitive effects.”

At the status conference Tuesday, DOJ attorney David Dahlquist reiterated to Mehta that these remedies are needed so that Google’s illegal conduct in search doesn’t extend to this “new frontier” of search, Law360 reported. Dahlquist also clarified that the DOJ views these kinds of AI products “as new access points for search, rather than a whole new market.”

https://arstechnica.com/tech-policy/2024/11/google-drags-ai-rivals-into-search-trial-as-judge-entertains-ai-remedies/

L’82% dei giovani adulti che lavorano usa l’AI per lavoro, secondo un’indagine realizzata da Google Workspace.

Il risultato in realtà riguarda tanto la generazione Z quanto i Millennials. La maggior parte dei ragazzi già utilizza strumenti di AI in un modo o nell’altro per lavoro.

L’utilizzo dell’AI riguarda posizioni apicali e non. Il 93% della Gen Z e il 79% dei Millennials intervistati dicono di usare almeno due strumenti di AI settimanalmente.  

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Il campione considerato è composto da un migliaio di persone fra 22 e 39 anni negli Usa che hanno o intendono ricoprire una posizione di leadership al lavoro per conto di Google Workspace.

La maggior parte degli intervistati dice di utilizzare l’intelligenza artificiale per iniziare un’attività che sembra opprimente, migliorare la propria scrittura e prendere appunti, consentendo loro di partecipare alle riunioni in movimento. La maggioranza (86%) ritiene che l’intelligenza artificiale possa aiutare i leader a diventare manager migliori.

Inoltre, il 98% delle persone intervistate ritiene che l’intelligenza artificiale avrà un impatto sul proprio settore o posto di lavoro entro i prossimi 5 anni.

Leggi le altre notizie sull’home page di Key4biz

https://www.key4biz.it/ai-l82-della-gen-z-e-dei-millennials-la-usa-per-lavoro/513313/

At this point, anyone who has been following AI research is long familiar with generative models that can synthesize speech or melodic music from nothing but text prompting. Nvidia’s newly revealed “Fugatto” model looks to go a step further, using new synthetic training methods and inference-level combination techniques to “transform any mix of music, voices, and sounds,” including the synthesis of sounds that have never existed.

While Fugatto isn’t available for public testing yet, a sample-filled website showcases how Fugatto can be used to dial a number of distinct audio traits and descriptions up or down, resulting in everything from the sound of saxophones barking to people speaking underwater to ambulance sirens singing in a kind of choir. While the results on display can be a bit hit or miss, the vast array of capabilities on display here helps support Nvidia’s description of Fugatto as “a Swiss Army knife for sound.”

You’re only as good as your data

In an explanatory research paper, over a dozen Nvidia researchers explain the difficulty in crafting a training dataset that can “reveal meaningful relationships between audio and language.” While standard language models can often infer how to handle various instructions from the text-based data itself, it can be hard to generalize descriptions and traits from audio without more explicit guidance.

To that end, the researchers start by using an LLM to generate a Python script that can create a large number of template-based and free-form instructions describing different audio “personas” (e.g., “standard, young-crowd, thirty-somethings, professional”). They then generate a set of both absolute (e.g., “synthesize a happy voice”) and relative (e.g., “increase the happiness of this voice”) instructions that can be applied to those personas.

The wide array of open source audio datasets used as the basis for Fugatto generally don’t have these kinds of trait measurements embedded in them by default. But the researchers make use of existing audio understanding models to create “synthetic captions” for their training clips based on their prompts, creating natural language descriptions that can automatically quantify traits such as gender, emotion, and speech quality. Audio processing tools are also used to describe and quantify training clips on a more acoustic level (e.g. “fundamental frequency variance” or “reverb”).

https://arstechnica.com/ai/2024/11/nvidias-new-ai-audio-model-can-synthesize-sounds-that-have-never-existed/

Anthropic, founded by former OpenAI executives Dario and Daniela Amodei in 2021, will continue using Google’s cloud services along with Amazon’s infrastructure. The UK Competition and Markets Authority reviewed Amazon’s partnership with Anthropic earlier this year and ultimately determined it did not have jurisdiction to investigate further, clearing the way for the partnership to continue.

Shaking the money tree

Amazon’s renewed investment in Anthropic also comes during a time of intense competition between cloud providers Amazon, Microsoft, and Google. Each company has made strategic partnerships with AI model developers—Microsoft with OpenAI (to the tune of $13 billion), Google with Anthropic (committing $2 billion over time), for example. These investments also encourage the use of each company’s data centers as demand for AI grows.

The size of these investments reflects the current state of AI development. OpenAI raised an additional $6.6 billion in October, potentially valuing the company at $157 billion. Anthropic has been eyeballing a $40 billion valuation during a recent investment round.

Training and running AI models is very expensive. While Google and Meta have their own profitable mainline businesses that can subsidize AI development, dedicated AI firms like OpenAI and Anthropic need constant infusions of cash to stay afloat—in other words, this won’t be the last time we hear of billion-dollar-scale AI investments from Big Tech.

https://arstechnica.com/ai/2024/11/amazon-pours-another-4b-into-anthropic-openais-biggest-rival/

xAi di Elon Musk raggiunge i 50 miliardi di dollari di valutazione di mercato

xAI, la startup di intelligenza artificiale fondata da Elon Musk, ha ottenuto un successo finanziario abbastanza significativo. L’ultimo round di finanziamento da 5 miliardi di dollari ha portato la valutazione dell’azienda a 50 miliardi di dollari, consolidando la sua posizione come uno dei principali attori nel panorama dell’IA.

Secondo un articolo del Wall Street Journal, ha raccolto complessivamente un totale di 11 miliardi di dollari nel 2024, con un aumento significativo della valutazione aziendale in pochi mesi, anche grazie al suo sostegno pubblico alla campagna elettorale di Donald Trump per le presidenziali americane 2024.

xAI ha subito trovato sostegno in giganti dell’investimento come Qatar Investment Authority, Valor Equity Partners, Sequoia Capital e Andreessen Horowitz.

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Secondo il quotidiano, i fondi raccolti saranno utilizzati principalmente per l’acquisto di un numero significativo di chip NVIDIA, fondamentali per addestrare modelli di IA sempre più sofisticati.

Musk consolida la sua posizione sul mercato della AI generativa

xAI ha già lanciato Grok-1, un chatbot in competizione con ChatGPT, e sta investendo in infrastrutture di calcolo di ultima generazione come Colossus.

La forte attrattività che xAI esercita sugli investitori riflette in fondo un trend più ampio: la spesa aziendale per l’intelligenza artificiale generativa è in forte crescita a livello globale.

Un mercato che secondo Statista vale oggi circa 36 miliardi di dollari, ma che entro il 2030 è atteso raggiungere i 356 miliardi di dollari, con un tasso medio annuo di crescita stimato in un +46%.

Di fatto, Musk sta consolidando la sua posizione come figura di spicco nell’IA mondiale, con xAI che si pone come un serio concorrente delle grandi aziende tecnologiche.

I vantaggi per le aziende di Elon Musk dopo la vittoria di Trump negli USA

Secondo il Financial Times, entro il primo trimestre del 2025 xAi potrebbe raccogliere un altro grande round di finanziamento, tale da far crescere la sua valutazione di mercato a 75 miliardi di dollari.

Non solo xAI, grazie alla vittoria di Trump e al ruolo di Musk in queste presidenziali, anche le altre sue aziende di punta hanno tratto grandi vantaggi.

Tesla ha già visto aumentare il prezzo delle proprie azioni del 30% circa dal giorno delle elezioni (il 5 novembre scorso), mentre con SpaceX incrementerà di parecchio la costellazione di satelliti Starlink.

Secondo il quotidiano britannico, infatti, SpaceX potrebbe offrire già a dicembre (tender offer) le sue azioni a 135 dollari l’una, per una valutazione di mercato che potrebbe superare i 250 miliari di dollari, rispetto al 210 di inizio 2024.

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https://www.key4biz.it/xai-di-musk-raccoglie-5-miliardi-di-dollari-di-finanziamento-leffetto-trump-sulle-sue-aziende/513073/

OpenAI lancia la sfida a Google

Un motore di ricerca che si combina con ChatGPT per potenziare tutte le funzionalità della ricerca online di informazioni, Sam Altman, fondatore di OpenAI, non perde tempo e cerca subito di insidiare Google e la sua leadership.

Dopo la presa di posizione del dipartimento di Giustizia e dell’Antitrust degli Stati Uniti contro il predominio di Google sul mercato dei browser, la partita si fa più che mai aperta in questo settore.

Le azioni di Alphabet (casa madre di Google) sono scese di circa l’1% nelle contrattazioni estese, dopo aver chiuso giovedì con un ribasso di circa il 5%.

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Secondo The Information, Altman avrebbe preso in considerazione seriamente lo sviluppo di un browser da far lavorare assieme a ChatGPT. OpenAI è già nel mercato delle searching con SearchGPT, quindi il primo passo in fondo è stato già fatto.

Un browser OpenAI ancora non c’è, ma la strada sembra tracciata

Stando all’articolo, la società di Altman avrebbe già illustrato il prodotto ad alcune grandi realtà della rete, come Conde Nast, Redfin, Eventbrite e Priceline.

OpenAI, inoltre, avrebbe anche discusso dell’implementazione delle funzionalità di intelligenza artificiale sui dispositivi realizzati da Samsung, un importante partner commerciale di Google.

Tutto pronto per un nuovo motore di ricerca targato GPT? Non proprio. A quanto pare, il lancio di un nuovo browser non è imminente e ci vorrà ancora del tempo, ma il dado è tratto, come si dice in questi casi.

La battaglia tra chatbot per i dati

Il nuovo corso tecnologico globale impone nuove strade da seguire per raggiungere gli obiettivi strategici e alla fine sono sempre i dati il vero bottino.

Alphabet ha cercato di aumentare il peso della sua intelligenza artificiale sin dal lancio di ChatGPT alla fine del 2022, rispondendo con il chatbot proprietario di AI generativa Gemini.

La società di Altman ha già stretto una partnership con Apple, in base alla quale le funzionalità “Apple Intelligence” sui nuovi dispositivi iOS sono basate sulla tecnologia OpenAI.

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https://www.key4biz.it/openai-pensa-al-suo-browser-e-sfida-google/513058/

Rupert Murdoch’s Dow Jones and the New York Post have accused artificial intelligence start-up Perplexity of a “brazen scheme” to rip off their journalism for its AI-driven search engine in a lawsuit filed in New York on Monday.

The publishers, both subsidiaries of News Corp, alleged the AI start-up, which is seeking to raise up to $1 billion in a funding round that will value it at $8 billion, was “engaging in a massive amount of illegal copying” of their work.

The lawsuit said Perplexity is “diverting customers and critical revenues” away from the news publishers, whose titles include The Wall Street Journal, “freeriding on the valuable content the publishers produce.”

Perplexity’s search engine allows users to get instant answers to questions, with sources and citations, using large language models (LLMs) from platforms such as OpenAI and Anthropic.

However, its “answer engine” copies on a “massive scale… copyrighted news content, analysis, and opinion as inputs into its internal database,” the lawsuit said. These then generate responses to users’ queries “that are intended to and do act as a substitute for news and other information websites,” according to the lawsuit, whose claims include copyright infringement.

The lawsuit is the latest clash between publishers and AI companies, which are keen to use content to train their models and provide up-to-date responses to users.

Some, such as OpenAI, have signed commercial partnerships and licensing agreements with publishers, including News Corp and the Financial Times, which are among the newspapers that allow ChatGPT users to see select attributed summaries, quotes and links.

https://arstechnica.com/tech-policy/2024/10/dow-jones-says-perplexity-is-freeriding-sues-over-copyright-infringement/

Clima estremo, eventi meteo disastrosi e AI

Viviamo un momento storico in cui il cambiamento climatico sta iniziando a mostrare il suo volto più minaccioso e distruttivo. Ogni anno cresce il numero delle vittime di eventi meteo estremi e con esse anche il volume e il valore dei danni materiali.

Cercare di tracciare gli spostamenti delle perturbazioni atmosferiche in maniera più precisa e dettagliata sicuramente potrebbe aiutare a ridurre sia il numero di decessi e feriti, sia l’ammontare dei danni a case, aziende, industrie e intere economie sul territorio.

L’intelligenza artificiale (AI) può dare una grossa mano in tal senso. Un esempio arriva dagli Stati Uniti, che nell’ultimo mese hanno fatto i conti con due uragani estremamente potenti e con elevata capacità distruttiva: Helene e Milton.

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Centinaia le persone scomparse o decedute tra Georgia, Carolina del Nord, Tennessee orientale e Virginia meridionale per l’uragano Helene, e per il passaggio dell’uragano Milton in Florida, con milioni di famiglie senza energia elettrica e un danno economico complessivo che potrebbe essere pari o superare i 50 miliardi di dollari.

Secondo uno studio del World Weather Attribution, il tempo di “ripetibilità” di un evento come l’uragano Helene è passato da 130 a 53 anni. Il cambiamento climatico ha anche reso Helene il 10% più piovoso e ha rafforzato di 21 km/h la forza dei suoi venti, ossia dell’11%.

Questo significa anche che l’estremizzazione climatica in corso potrebbe rendere ancora più complicato prevedere questi fenomeni così intensi e prevenire gli effetti peggiori su persone e cose.

L’uragano Milton è passato da categoria 1 a 5 in sole 24 ore e l’AI l’aveva previsto

Per questo l’AI e altre tecnologie avanzate possono aiutare scienziati e professionisti della meteo in questo compito così difficile.

In un articolo pubblicato su fastcompany.com, il meteorologo e giornalista climatico, Eric Holthaus, ha spiegato che, proprio in occasione di questi due eventi meteo catastrofici, “lo strumento di AI RI sviluppato dall’Università del Wisconsin, è stato molto utile per tracciare lo sviluppo degli uragani per fasce orarie”.

“Questa AI permette di conoscere in anticipo la possibilità che un uragano accresca la propria potenza durante il suo viaggio dall’Oceano Atlantico verso la terraferma”, ha spiegato Holthaus, “ad un certo punto AI RI dava quasi il 100% di possibilità che Milton si rafforzasse e passasse da categoria 1 a categoria 5 in sole 24 ore. Una previsione che si è dimostrata poi esatta. Nessun uragano Atlantico in 175 anni di osservazione e raccolta dati si è rafforzato così velocemente come Milton”.

Previsioni meteo meno costose e socialmente più eque

Le previsioni del tempo sono sempre state costose e questo genera ancora forti disuguaglianze in termini economici: i governi dei paesi più ricchi, come gli Stati Uniti e l’Europa, spendono in media circa 25 dollari a cittadino per le previsioni del tempo, contro 1 dollaro all’anno dei paesi più poveri.

Tutto questo si traduce in previsioni meno accurate per le persone che hanno maggiori probabilità di essere impegnate in attività economiche molto sensibili alle variazioni climatiche e meteorologiche.

L’AI però potrebbe aiutare anche a rendere meno costose le previsioni del tempo e quindi a ridurre il solito gap che esiste tra economie avanzate ed emergenti.

I vantaggi dell’AI nelle previsioni meteo

Grazie alla sua capacità di analizzare grandi quantità di dati in tempi brevissimi, l’AI può individuare pattern e correlazioni complesse che sfuggono all’analisi umana. In particolare, i modelli di deep learning vengono addestrati su enormi dataset storici di dati meteorologici, consentendo di:

• aumentare la precisione delle previsioni: I modelli di IA possono prevedere con maggiore accuratezza l’intensità, la traiettoria e il momento esatto in cui si verificherà un evento meteorologico estremo;
• ridurre i tempi di previsione: L’IA permette di elaborare i dati molto più rapidamente, fornendo previsioni a brevissimo termine che possono salvare vite umane;
• migliorare la comprensione dei fenomeni atmosferici: Grazie all’analisi dei dati, i modelli di IA possono rivelare nuovi meccanismi che governano i fenomeni meteorologici, contribuendo a una migliore comprensione del clima.

L’impiego dell’AI nel prevedere i fenomeni meteo estremi in Italia

Il pensiero inevitabilmente corre a quanto accaduto in queste ultime ore e giorni in Emilia-Romagna, in particolare, ma anche in altre aree del Paese, come Toscana e Sicilia, investite da una forte perturbazione che purtroppo ha causato vittime e danni enormi a case, aziende, infrastrutture critiche e territori.

Sicuramente l’AI potrebbe trovare anche in Europa e ovviamente in Italia un’applicazione accelerata nel settore delle previsioni meteorologiche. Gli eventi meteo estremi in grado di causare vittime e danni materiali sono in drastico aumento e si impone alle istituzioni e ai centri di ricerca sia un impegno più serio e concreto nella transizione energetica pulita e nella riduzione delle emissioni inquinanti (alla base del surriscaldamento globale, a sua volta in grado di rendere gli eventi meteo più forti e distruttivi), sia un utilizzo più diffuso delle nuove tecnologie a livello predittivo.

Qualcosa che già si sta facendo per lo studio e la prevenzione dei fenomeni franosi, frutto del dissesto idro-geologico (e quindi anche degli eventi meteo estremi, oltre alla sciagurata azione dell’uomo), proprio in Emilia-Romagna con un progetto di ricerca dell’Università di Bologna.

Le recenti innovazioni nel campo del monitoraggio (sia satellitare che da terra) consentono un controllo del territorio prima impensabile, e gli sviluppi nell’AI permettono di progettare strumenti predittivi in grado di combinare dataset multipli e complessi.

Il progetto di ricerca intende applicare le tecniche più recenti di Intelligenza Artificiale per realizzare modelli previsionali data-driven.

Le sfide

Nonostante i grandi progressi, l’utilizzo dell’IA nelle previsioni meteorologiche presenta ancora alcune sfide piuttosto rilevanti.

Intanto la disponibilità dei dati. La qualità e la quantità dei dati sono fondamentali per addestrare i modelli di IA. In alcune regioni del mondo, la disponibilità di dati meteorologici è limitata.

Poi c’è la complessità dei fenomeni atmosferici. L’atmosfera è un sistema estremamente complesso e influenzato da numerosi fattori. Anche i modelli di IA più sofisticati possono commettere errori.

Infine possiamo citare come elemento critico l’interpretazione dei risultati prodotti dai modelli di IA, che hanno bisogno di essere interpretati da esperti meteorologi per fornire previsioni affidabili.

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