I modelli meteorologici AI mostrano abilità competitiva in condizioni estreme, secondo un nuovo studio

Un nuovo studio pubblicato su arXiv (2608.09972) mette in discussione l'idea che i modelli meteorologici AI di prima generazione abbiano difficoltà durante eventi meteorologici estremi. Nell'arco di dieci mesi, i ricercatori hanno valutato undici sistemi di previsione fisici e AI utilizzando dati sinottici europei, solari e di pluviometri. Hanno scoperto che i modelli AI non mostrano prestazioni inferiori in modo coerente in condizioni severe. Lo studio ha analizzato metriche come il vento a 10 m e le precipitazioni orarie, misurando l'errore medio assoluto (MAE) rispetto all'ECMWF IFS all'interno di ERA5 1991-2020. In particolare, Jua EPT-2.1 Europa ha mostrato un miglioramento dell'8,4% nelle previsioni del vento, mentre Jua EPT-2 HRRR ha registrato un guadagno del 12,1% nelle previsioni di temperatura. I risultati suggeriscono che i modelli AI sono competitivi con quelli tradizionali, anche durante eventi estremi, e i nomi dei ricercatori rimangono non divulgati.