Negli ultimi anni, le previsioni meteo hanno fatto enormi passi avanti grazie all’intelligenza artificiale e ai modelli avanzati di machine learning. Tra le innovazioni più promettenti troviamo GenCast e MLWP (Machine Learning Weather Prediction), due modelli che stanno ridefinendo il modo in cui prevediamo il tempo. Ma cosa li rende così speciali? E come si confrontano con i modelli tradizionali come ECMWF?
Cosa sono GenCast e MLWP?
GenCast e MLWP sono modelli meteorologici basati su intelligenza artificiale che utilizzano enormi quantità di dati storici e attuali per fare previsioni più rapide e precise. A differenza dei modelli tradizionali, che si basano su complesse equazioni fisiche per simulare l’atmosfera, questi nuovi approcci sfruttano reti neurali avanzate per individuare pattern e migliorare le stime sulle condizioni future.
Perché sono migliori di ECMWF?
Il modello ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) è stato a lungo considerato il riferimento per le previsioni globali, grazie alla sua accuratezza e affidabilità. Tuttavia, GenCast e MLWP hanno mostrato risultati migliori in diversi test:
- Maggiore precisione: Le previsioni basate su machine learning riducono gli errori, soprattutto per eventi estremi come tempeste e precipitazioni intense.
- Velocità di calcolo: GenCast e MLWP possono generare previsioni in pochi minuti, mentre ECMWF richiede ore di elaborazione su supercomputer.
- Adattabilità: L’IA può essere aggiornata con nuovi dati in tempo reale, migliorando costantemente le performance.
Quali sono le limitazioni attuali?
Nonostante i miglioramenti, siamo ancora lontani dalla perfezione. Attualmente, i modelli AI lavorano su una maglia di 25 km, il che significa che le previsioni non sono ancora dettagliate quanto servirebbe per eventi molto localizzati. L’obiettivo futuro è ridurre questa scala, portandola a 10 km o meno, per una maggiore accuratezza nelle previsioni a breve termine.