L'IA migliora le previsioni della fioritura dei ciliegi in Giappone

In Giappone, la tradizione annuale dell'osservazione della fioritura dei ciliegi, nota come hanami, è un evento culturale significativo che attira milioni di visitatori ogni primavera, incrementando il turismo. Prevedere il momento di picco della fioritura è da sempre una sfida, esacerbata dal cambiamento climatico. Quest'anno, gli esperti giapponesi hanno ottenuto previsioni altamente accurate utilizzando sistemi di intelligenza artificiale. Il meteorologo Hiroki Ito di un istituto di Osaka ha riferito che l'IA ha permesso di prevedere il picco della fioritura a Tokyo per il 28 marzo, con errori di soli uno o due giorni su dieci calcoli effettuati da dicembre a marzo. Questi strumenti di IA analizzano decenni di registrazioni delle temperature e migliaia di foto caricate dagli utenti tramite app come Weathernews, che ha oltre 50 milioni di download e ha recentemente visto 8.000 foto caricate in un fine settimana. Shunsuke Arioka di Weathernews a Chiba ha notato che le foto degli utenti aiutano a classificare sette fasi di fioritura. La stagione della fioritura dura circa 12 settimane, iniziando nel sud del Giappone a marzo e spostandosi verso nord fino a Hokkaido all'inizio di maggio. In precedenza, venivano utilizzati modelli computerizzati ma si sono rivelati inaffidabili, portando l'agenzia meteorologica nazionale giapponese a interrompere le previsioni nel 2009 dopo un errore di oltre una settimana nel 2007. I sistemi di IA, sebbene non perfetti, offrono previsioni più precoci e affidabili, anche se quest'anno la fioritura è arrivata leggermente in anticipo a causa di temperature superiori alla media. Nel 2023, la Monash University di Melbourne ha applicato l'IA alle immagini dei social media dal 2008 al 2018, ottenendo previsioni con un margine di pochi giorni. L'IA viene anche utilizzata per studiare i ciliegi che invecchiano, molti piantati dopo la Seconda Guerra Mondiale e prossimi alla loro durata di vita di 60-70 anni, con app che stimano l'età degli alberi dalle foto degli smartphone per aiutare le decisioni di manutenzione locale.