Per un agricoltore il tempo atmosferico è questione di vita o di fallimento. Una stagione delle piogge che arriva in ritardo, una siccità prolungata o un temporale imprevisto possono compromettere mesi di lavoro, ridurre i raccolti e mettere a rischio intere comunità rurali. Finora, gran parte del mondo agricolo ha avuto accesso a previsioni meteorologiche poco affidabili o costose, spesso basate su modelli progettati per i Paesi industrializzati. Oggi, però, l’intelligenza artificiale sta aprendo la strada a un modo nuovo di prevedere il meteo, potenzialmente alla portata anche di chi vive in aree rurali dei Paesi a basso e medio reddito.
Tradizionalmente, le previsioni si basano su modelli fisici che simulano il comportamento dell’atmosfera. Sono sistemi avanzatissimi, ma richiedono enormi risorse computazionali e costosi supercomputer. Questo li rende difficili da implementare nei Paesi che non dispongono di grandi infrastrutture tecnologiche. Inoltre, essendo stati perfezionati soprattutto in Europa e Nord America, non sempre riescono a descrivere con precisione i fenomeni climatici dei tropici, dove vive gran parte della popolazione mondiale che dipende dall’agricoltura.
La svolta è arrivata negli ultimi anni grazie a una nuova generazione di modelli meteo basati sull’AI. Sistemi come Pangu-Weather e GraphCast hanno dimostrato di saper produrre previsioni accurate fino a due settimane in anticipo, a una velocità molto superiore e con un dispendio energetico ridotto.
Una volta addestrati, infatti, questi modelli possono girare anche su computer portatili, elaborando in pochi secondi ciò che i modelli tradizionali calcolano in ore di supercalcolo. È un cambio di scala che permette di immaginare un accesso capillare alle previsioni, persino in aree prive di grandi centri tecnologici.
Ma non basta la potenza di calcolo: ciò che conta è tradurre le previsioni in informazioni pratiche. Per un agricoltore indiano, sapere che il monsone arriverà con dieci giorni di ritardo significa poter rimandare la semina o scegliere colture più resistenti alla siccità. In Africa sub-sahariana, previsioni locali affidabili possono aiutare a pianificare l’uso di fertilizzanti o a ridurre le perdite di raccolto. Alcuni studi hanno già mostrato che, quando i contadini ricevono dati più precisi sulle piogge, prendono decisioni più efficaci e rischiano meno investimenti inutili.
Iniziative come AIM for Scale, in collaborazione con governi e organizzazioni internazionali, stanno lavorando proprio per colmare il divario tra innovazione e bisogni concreti, adattando i modelli di AI ai contesti agricoli locali. La sfida non è solo tecnica, ma anche sociale: significa diffondere queste informazioni attraverso radio, SMS, app o agenti sul territorio, in lingue e modalità comprensibili per chi ne ha più bisogno.
Gli esperti sottolineano che siamo in un momento di svolta, poiché gli strumenti sperimentali di cinque anni fa stanno entrando nei sistemi nazionali di meteorologia. La tecnologia da sola non cambierà il destino di milioni di agricoltori, ma con un adeguato supporto potrebbe trasformarsi in un alleato fondamentale per affrontare l’impatto crescente del cambiamento climatico sui raccolti.
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