Una vera e propria rivoluzione per il mondo della meteorologia potrebbe essere legata alla scoperta di un nuovo strumento innovativo in grado di prevedere il clima. Stiamo esattamente parlando di quanto emerso da un recente studio pubblicato su Communications Earth & Environment che porta la firma della scienziata dell’atmosfera Christina Karamperidou.
Quest’ultima, impiegata presso l’Università delle Hawaii di Mānoa, si è servita di un modello di apprendimento profondo per poter conoscere la frequenza degli eventi di blocco avvenuti nel corso degli ultimi 1000 anni e allo stesso tempo capire in che modo i cambiamenti climatici in futuro potrebbero avere un impatto su questi fenomeni considerati di notevole importanza.
Il modello di apprendimento profondo sviluppato
Sulla questione è intervenuta proprio Karamperidou rivelando quello che è lo scopo di tale studio. Queste sono esattamente le sue parole:
Questo studio si è prefissato di estrarre un segnale paleometeo da registrazioni paleoclimatiche utilizzando un modello di apprendimento profondo che deduce la frequenza di blocco atmosferico dalla temperatura superficiale.
La scienziata ha sviluppato un modello di apprendimento profondo addestrato tramite l’utilizzo di dati storici e insiemi di simulazioni di modelli climatici. Effettuando l’analisi delle anomalie nella temperatura stagionale dell’ultimo millennio ecco che il modello è riuscito a dedurre la frequenza di eventi di blocco. Nonostante i grandi risultati ottenuti occorre comunque precisare che ad oggi non esiste ancora un consenso scientifico sul modo in cui il cambiamento climatico in futuro potrà cambiare la frequenza di tali eventi definiti eventi di blocco.
