Gencast è il nuovo modello di previsioni del tempo rilasciato da Google che batte nel 99,8% le previsioni del tempo tradizionali per le previsioni oltre 3 giorni.  La differenza principale rispetto ai modelli oggi in utilizzo è che si sposta da un modello deterministico ad uno basato sulle probabilità continuamente stimate dall’AI e quindi tiene conto anche di possibili eventi estremi. Sui test fatti simulando tutto il 2019 è riuscito a prevedere con 12 di ore di anticipo anche il tifone Hagibis in Giappone. Il sistema ENS attualmente in uso per le previsioni del tempo si basa su supercomputer con migliaia di processori e richiede ore di calcolo per elaborare una previsione, Gencast può generare una previsione globale in 8 minuti utilizzando un singolo chip TPU v5p di Google.  Il sistema che stiamo utilizzando oggi esegue equazioni fisiche, Gencast si basa sull’interconnessione di fenomeni in corso e valuta che tipo di eventi hanno generato schemi simili negli ultimi 40 anni. Questa estrema semplificazione del calcolo permette anche a Gencast di non basare le previsioni solo sui dati dei satelliti geostazionari, ma anche tutta una serie di dati provenienti da sensori iot, droni e in futuro anche tutti i possibili dati che possano avere impatto su queste previsioni. L’affidabilità delle previsioni non impatterà solo sulla decisione di prendere o meno l’ombrello, ma avrà profonde conseguenze sui modelli di previsioni di allerta per eventi estremi e anche e soprattutto permetterà ad alcune industrie come quello delle rinnovabili di prevedere la produzione energetica in modo sempre più puntuale.  Il cambiamento in corso su molti settori ha un file rouge. Il determinismo, radicato nelle equazioni fisiche di Newton e Laplace, ha dominato le previsioni meteo per decenni. Questi si basano sull’idea che con dati iniziali precisi e leggi fisiche universali si possa calcolare un unico futuro possibile. Tuttavia, l’atmosfera è un sistema caotico: piccole variazioni iniziali possono portare a esiti drasticamente diversi, e il calcolo deterministico fatica a catturare questa incertezza intrinseca. Nella mereologia, ma in generale in tutte le previsioni di sistemi complessi, il futuro non è una retta euclidea da calcolare, ma un insieme di probabilità da calcolare.  L’AI degli LLM sta quindi aprendo una nuova epoca dell’innovazione che sta scoprendo la superiorità del probabilismo sul determinismo. Da Newton si sta passando a Heisenberg, che basò i suoi studi proprio sul principio di indeterminazione della meccanica quantistica.