Nowcasting: cos’è e a cosa serve

Nowcasting: cos’è e a cosa serve
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nowcasting

Il nowcasting è il termine con il quali si identifica una previsione meteorologica che si basa su dati forniti in tempo reale e con un alto grado di precisione. Normalmente la maggior parte delle informazioni nowcast si basa sull’analisi delle misure automaticamente aggiornate da stazioni locali, radar o satelliti.

Cosa significa Nowcasting?

Il Nowcasting è una previsione meteo a breve termine, fino a 6 ore in anticipo, creata usando misure locali frequentemente aggiornate. Esso può essere prodotto usando un processo di aggiornamento automatico o da un’interpretazione manuale.

Il nowcasting si basa su dati in tempo reale (sia esogeni che endogeni) come le immagini satellitari, i dati meteorologici, i feed dei social media, reti di sensori e dati transazionali ed è in grado di dare informazioni aggiornate al minuto, al fine di stabilire uno scenario ottimale secondo cui si otterranno determinati valori al variare delle altre variabili.

Se i valori effettivi registrati si discostano da uno scenario ottimale oltre una certa soglia allora potrebbe essere un’anomalia che significa un segnale di allarme. Di fatto il nowcasting è uno strumento fondamentale per i decision maker e i previsori meteo che hanno bisogno di informazioni accurate e tempestive per fornire una risposta tempestiva e idonea a ciò che succede. Il nowcasting è utile anche per il monitoraggio di indicatori economici o pattern anomali nella produzione farmaceutica.

Intelligenza artificiale e Nowcasting

Come abbiamo visto il nowcasting non si applica solamente alle previsioni meteo ma anche a molti altri settori e in altri ambiti specifici. L’intelligenza artificiale AI negli ultimi anni si è rivelata sempre più un punto di svolta nel potenziare le capacità dei dati rivoluzionando l’approccio al nowcasting.

Sfruttando il potenziale dell’intelligenza artificiale e della Machine Learning si possono ottenere previsioni più veloci, accurate e tempestive. In questo modo si riescono a prendere decisioni più dettagliate e precise sulla base di informazioni più aggiornate possibile, restando al passo con i rapidi cambiamenti e mitigando i rischi.

Con il progredire dell’intelligenza artificiale e machine Learning aumenta anche la possibilità di perfezionare ulteriormente le tecniche di nowcasting ed espandere le loro applicazioni. Le principali applicazioni del nowcasting sono:

  • Fusione e integrazione dei dati
  • Riconoscimento di pattern e rilevamento di anomalie
  • Analisi rapida di immagini e testi
  • Automazione delle attività.

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