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In Breve (TL;DR)
- AI e machine learning stanno trasformando le previsioni meteo, permettendo di analizzare grandi quantità di dati e produrre simulazioni globali molto più rapidamente rispetto a molti approcci numerici tradizionali.
- Reti neurali e deep learning possono essere utilizzati dal nowcasting alle previsioni a medio termine e contribuiscono anche alla ricerca sulle proiezioni climatiche di lungo periodo.
- L'AI non sostituisce i modelli fisici: secondo la WMO, intelligenza artificiale, osservazioni e sistemi tradizionali sono complementari e la loro integrazione può migliorare previsioni e analisi climatiche.
Prevedere come evolveranno l'atmosfera e il clima è un compito estremamente complesso. Temperatura, pressione, umidità, venti, precipitazioni, oceani e molti altri fattori interagiscono continuamente tra loro, creando un sistema nel quale anche piccole variazioni possono produrre conseguenze difficili da anticipare.
A rendere il quadro ancora più complesso contribuisce il cambiamento climatico, che modifica le condizioni di fondo nelle quali si sviluppano i fenomeni meteorologici. Ondate di calore, precipitazioni intense e altri eventi estremi rendono ancora più importante disporre di sistemi capaci di elaborare rapidamente enormi quantità di informazioni.
In questo scenario sta assumendo un ruolo crescente l'intelligenza artificiale applicata al clima e alla meteorologia. Machine learning, reti neurali e deep learning consentono di analizzare decenni di dati atmosferici, immagini satellitari, radar e osservazioni provenienti da stazioni meteorologiche, individuando relazioni e schemi molto complessi.
La World Meteorological Organization sottolinea che l'AI è già utilizzata lungo diverse fasi della previsione meteorologica e climatica, affiancando gli strumenti scientifici tradizionali. Non significa, però, che l'intelligenza artificiale stia sostituendo la meteorologia tradizionale. Al contrario, i due approcci sono sempre più complementari.
Quali sono i limiti dei modelli meteorologici tradizionali
Le moderne previsioni meteo si basano principalmente sulla Numerical Weather Prediction, o previsione meteorologica numerica. Il principio consiste nel descrivere matematicamente i processi fisici che governano l'atmosfera e utilizzare potenti computer per calcolare come potrebbe evolvere nel tempo.
Per ottenere una previsione, il pianeta viene suddiviso virtualmente in una griglia tridimensionale. Per ogni area vengono considerate numerose variabili atmosferiche e vengono applicate equazioni che descrivono fenomeni come movimento dell'aria, temperatura e umidità.
Questo approccio ha consentito enormi progressi nella meteorologia, ma richiede una notevole potenza di calcolo. Più aumenta la risoluzione della griglia e più fenomeni vengono rappresentati, maggiore diventa la quantità di operazioni necessarie.
Ci sono poi processi atmosferici che avvengono su scale troppo piccole per essere rappresentati direttamente e devono quindi essere approssimati. Anche lo stato iniziale dell'atmosfera non può essere conosciuto perfettamente: satelliti, radar, boe e stazioni raccolgono una quantità enorme di informazioni, ma non possono misurare ogni punto dell'atmosfera.
Per gestire questa incertezza vengono prodotte anche previsioni ensemble, cioè molte simulazioni leggermente differenti che permettono di stimare la probabilità dei diversi scenari. Anche questo approccio aumenta però il costo computazionale. È proprio in alcuni di questi ambiti che il machine learning per le previsioni meteo può offrire nuovi strumenti.
Come viene utilizzato il machine learning nelle previsioni meteo
A differenza di un tradizionale modello numerico, un sistema basato sul machine learning può imparare direttamente dai dati. Durante l'addestramento vengono mostrate al modello enormi quantità di informazioni relative alle condizioni atmosferiche del passato. L'algoritmo impara così a riconoscere le relazioni tra lo stato dell'atmosfera in un determinato momento e la sua successiva evoluzione.
Un esempio importante è GraphCast, sviluppato da Google DeepMind. Il sistema è stato addestrato utilizzando circa quattro decenni di dati ERA5 dell'European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), una ricostruzione storica dell'atmosfera realizzata combinando osservazioni provenienti, tra l'altro, da satelliti, radar e stazioni meteorologiche con sistemi numerici tradizionali.
Una volta completato l'addestramento, questi sistemi possono produrre previsioni molto rapidamente. GraphCast, ad esempio, è stato progettato per generare una previsione globale fino a 10 giorni in meno di un minuto sull'hardware utilizzato da DeepMind.
Il machine learning sta ormai passando dalla ricerca alle applicazioni operative. L'ECMWF utilizza dal febbraio 2025 il proprio Artificial Intelligence Forecasting System (AIFS) in modalità operativa e nel maggio 2026 lo ha aggiornato alla versione 2. Anche il modello ensemble AIFS ENS è operativo dal luglio 2025.
Reti neurali e deep learning nella meteorologia
Una parte importante di questa evoluzione è legata alle reti neurali e al deep learning. Le reti neurali sono modelli computazionali capaci di apprendere relazioni molto complesse all'interno dei dati. Nel caso della meteorologia devono lavorare contemporaneamente con informazioni distribuite nello spazio e nel tempo: ciò che accade in una regione può infatti influenzare aree molto distanti nelle ore o nei giorni successivi.
GraphCast utilizza, ad esempio, delle Graph Neural Networks, reti neurali particolarmente adatte a elaborare informazioni caratterizzate da relazioni spaziali. Il modello rappresenta l'atmosfera attraverso una struttura che permette di far circolare le informazioni tra diverse aree del pianeta e prevederne progressivamente l'evoluzione.
Il deep learning può essere utilizzato anche per integrare fonti differenti. Immagini satellitari, dati radar, osservazioni locali e archivi storici possono essere elaborati per riconoscere configurazioni associate a determinati fenomeni. Questo approccio risulta particolarmente interessante per gli eventi meteorologici estremi.
AI, previsioni meteo a breve e lungo termine
Quando si parla di intelligenza artificiale e clima è importante distinguere tra previsioni meteorologiche e proiezioni climatiche. Non sono la stessa cosa e richiedono approcci differenti.
Nel brevissimo periodo, il cosiddetto nowcasting, l'obiettivo è prevedere ciò che accadrà nelle prossime ore. In questo ambito il deep learning può combinare radar, satelliti e osservazioni locali per seguire l'evoluzione delle precipitazioni e di fenomeni come grandine, raffiche di vento o fulmini.
Aumentando l'orizzonte temporale, si passa alle previsioni giornaliere e a medio termine. Modelli come GraphCast lavorano su finestre fino a dieci giorni, mentre altri sistemi AI sono progettati per produrre previsioni probabilistiche e valutare più possibili evoluzioni dell'atmosfera.
Esistono poi le previsioni sub-stagionali e stagionali, che cercano di individuare tendenze su periodi più lunghi. Le proiezioni climatiche hanno invece un obiettivo ancora diverso. Non cercano di stabilire se pioverà in una determinata città in un giorno del 2050, ma di comprendere come potrebbero cambiare nel corso dei decenni variabili come temperature medie, precipitazioni, frequenza di determinate condizioni estreme e altri elementi del sistema terrestre.
Come l'AI può migliorare l'analisi del cambiamento climatico
Il rapporto tra AI e cambiamento climatico non riguarda quindi soltanto la possibilità di sapere con maggiore precisione che tempo farà domani.
Gli algoritmi possono analizzare enormi archivi di dati climatici e aiutare i ricercatori a individuare tendenze, anomalie e relazioni tra fenomeni differenti. Possono inoltre essere utilizzati per aumentare la risoluzione di determinate simulazioni, combinare fonti di dati diverse o accelerare alcune operazioni che richiederebbero tempi di calcolo molto più lunghi.
Questo può contribuire a studiare meglio come stanno cambiando le condizioni climatiche a livello globale e regionale. Una simulazione globale, ad esempio, potrebbe non avere una risoluzione sufficiente per descrivere nel dettaglio ciò che avviene in una specifica area. Tecniche di downscaling basate sul machine learning possono contribuire a trasformare informazioni su larga scala in indicazioni più dettagliate a livello regionale o locale. L'ECMWF indica proprio il downscaling tra le applicazioni attualmente esplorate dalla comunità meteorologica europea.
La velocità dei modelli AI può inoltre consentire di analizzare un numero maggiore di scenari. Questo aspetto è importante perché clima e meteorologia sono caratterizzati dall'incertezza: produrre più simulazioni permette di costruire distribuzioni probabilistiche anziché affidarsi a una singola previsione.
L'AI sostituirà i modelli climatici tradizionali?
Nonostante i progressi, l'intelligenza artificiale applicata al clima presenta ancora diversi limiti. I modelli dipendono fortemente dalla qualità dei dati utilizzati durante l'addestramento. Se determinate regioni, condizioni meteorologiche o eventi molto rari sono rappresentati poco nei dati storici, anche il sistema può avere maggiori difficoltà nel prevederli.
C'è poi un problema particolarmente importante quando si parla di cambiamento climatico: il futuro non è necessariamente uguale al passato. Un modello che apprende relazioni dai dati storici deve dimostrare di poter funzionare anche quando il sistema climatico entra in condizioni differenti da quelle osservate durante l'addestramento.
L'ECMWF ha evidenziato concretamente un altro limite nel 2026. Un aggiornamento del sistema numerico utilizzato per inizializzare alcuni modelli ML esterni ha modificato le caratteristiche dei dati in ingresso e ne ha influenzato le prestazioni, mostrando quanto possa essere importante la capacità dei modelli AI di adattarsi ai cambiamenti dei dataset su cui fanno affidamento.
La WMO sottolinea che AI, osservazioni, scienza fisica e modelli numerici devono lavorare insieme. I sistemi tradizionali restano essenziali per descrivere i processi fisici, produrre molti dei dati utilizzati per addestrare l'AI e verificare che le sue previsioni siano scientificamente plausibili.
Il futuro delle previsioni potrebbe quindi essere sempre più ibrido: modelli fisici e sistemi di machine learning utilizzati insieme, sfruttando i punti di forza di entrambi. L'intelligenza artificiale può aumentare velocità e capacità di analisi, mentre la conoscenza dei processi fisici e l'esperienza dei meteorologi continuano a fornire il quadro scientifico necessario per interpretare correttamente i risultati.
Per saperne di più:Intelligenza Artificiale: cos'è e cosa può fare per noi
Domande frequenti (FAQ)
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Come viene utilizzata l'AI nelle previsioni meteo?L'AI analizza grandi quantità di dati atmosferici storici e recenti per riconoscere schemi e prevedere come potrebbero evolvere le condizioni meteorologiche.
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Il machine learning può prevedere il cambiamento climatico?Il machine learning può supportare l'analisi e le proiezioni climatiche, ma non sostituisce i modelli fisici utilizzati per studiare l'evoluzione del sistema climatico.
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Qual è la differenza tra previsioni meteo e previsioni climatiche?Le previsioni meteo cercano di descrivere le condizioni atmosferiche nei giorni o nelle settimane successive; le proiezioni climatiche analizzano invece tendenze e cambiamenti su periodi molto più lunghi.
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Come viene utilizzato il deep learning in meteorologia?Il deep learning può elaborare dati provenienti da radar, satelliti, stazioni meteorologiche e archivi storici per riconoscere configurazioni atmosferiche complesse e generare nuove previsioni.
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L'intelligenza artificiale sostituirà i meteorologi?L'approccio attuale punta soprattutto all'integrazione: l'AI può rendere alcune elaborazioni più rapide ed efficienti, mentre modelli fisici e competenze scientifiche restano fondamentali per produrre e interpretare previsioni affidabili.
