Carnegie Mellon University ha annunciato il 29 ottobre la prima sfida ProtoStar, Climate Risk Intelligence, in programma dal 2 al 13 novembre 2026. L’iniziativa è pensata per mettere alla prova l’uso dell’IA nell’analisi dei rischi climatici urbani e nella pianificazione dell’adattamento, a partire da dati scientifici storici. CMU
ProtoStar è una collaborazione che coinvolge CMU, Hugging Face, l’Open Forum for AI (OFAI), altre università, l’Open Research Community Accelerator (ORCA) e l’Astera Institute. Tra gli atenei partecipanti citati da CMU figurano Purdue University, Georgia Institute of Technology, Arizona State University e George Washington University.
Dati urbani e quattro indicatori climatici
Secondo CMU, la sfida userà dati storici di temperatura e precipitazioni relativi a 210 città degli Stati Uniti. Nel suo annuncio di lancio, Hugging Face ha indicato quattro misure da analizzare: temperatura media annua, precipitazioni annue, giornata più calda dell’anno e gradi-giorno di raffrescamento (cooling degree days), un indicatore legato alla domanda di climatizzazione. Hugging Face
Il piano descritto da Hugging Face prevedeva di confrontare le previsioni con medie storiche e tendenze lineari. Il lancio indicava anche una breve proposta di politica per l’adattamento climatico, basata sull’analisi dei dati.
Hugging Face prevedeva di pubblicare i risultati finali all’inizio del 2027, dopo la disponibilità dei dati meteorologici completi del 2026.
