Previsioni del tempo potenziate, più accurate e precise ottenute utilizzando il machine learning. E’ questo l’obiettivo cui stanno lavorando in un nuovo programma i ricercatori del Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine (ECMWF). Il nuovo sistema di previsione metereologica che ne risulterà sarà incorporato nel sistema di previsione operativa dell’ECMWF a partire dall’anno prossimo. “Utilizziamo una tecnica chiamata 4D-Var – spiegano dall’ECMWF – che assimila i dati osservativi nel nostro modello meteorologico per stabilire le condizioni iniziali delle previsioni. 4D-Var adatta leggermente una previsione a breve termine in modo che si adatti meglio alle osservazioni meteorologiche effettuate in un periodo di tempo recente, denominato finestra di assimilazione”. ” A un certo punto ti rendi conto che ci sono differenze sistematiche tra il modello e certe osservazioni, e devi tenere conto del fatto che il modello potrebbe essere costantemente sbagliato in specifiche situazioni meteorologiche “, afferma lo scienziato dell’ECMWF Massimo Bonavita. La rete neurale non fornisce solo una stima degli errori del modello, ma fornisce anche un modello di essi, il cui stato dipende dalla situazione meteorologica effettiva. Ciò significa che può essere applicata a qualsiasi configurazione del modello. I test dell’impatto sulle previsioni mostrano un effetto positivo su quasi tutte le variabili previste e sugli intervalli di previsione. (AGI)