Negli ultimi anni la meteorologia ha attraversato una trasformazione profonda. Se in passato le previsioni si basavano quasi esclusivamente sulla fisica dell’atmosfera e su lunghi calcoli eseguiti da potenti supercomputer, oggi l’Intelligenza Artificiale sta introducendo un cambio di paradigma. Non si tratta di scenari futuristici, ma di sistemi capaci di apprendere il comportamento del tempo analizzando enormi archivi di dati climatici. Il risultato è il passaggio da un approccio puramente deterministico a uno fondato sull’apprendimento automatico, con prestazioni che stanno attirando l’attenzione della comunità scientifica internazionale.

Apprendere la storia del clima con GraphCast e Pangu Weather

I modelli più avanzati basati su AI, come GraphCast sviluppato da Google DeepMind e Pangu Weather di Huawei, non calcolano il futuro partendo direttamente dalle equazioni fisiche. Essi vengono addestrati su decenni di osservazioni atmosferiche, note come rianalisi, e individuano schemi ricorrenti nel comportamento dell’atmosfera. È un metodo simile a quello di un giocatore esperto che riconosce situazioni già viste e ne anticipa l’evoluzione più probabile senza dover analizzare ogni dettaglio da zero.

Il beneficio più evidente è la rapidità di calcolo. Un modello numerico tradizionale può richiedere diverse ore per produrre una previsione a dieci giorni, mentre un sistema di Intelligenza Artificiale riesce a ottenere risultati comparabili in pochi istanti su un computer avanzato. Questo consente di generare numerosi scenari alternativi nello stesso intervallo di tempo, aumentando l’affidabilità statistica soprattutto nella valutazione di eventi estremi come gelate intense o precipitazioni abbondanti.

L’AI di fronte alle complessità locali della Pianura Padana

Esistono però anche dei limiti. L’AI si dimostra molto efficace nel descrivere la circolazione atmosferica su scala globale, ma incontra maggiori difficoltà quando deve interpretare le dinamiche locali. Fenomeni come il comportamento del Cuscino Freddo nelle aree comprese tra Lodi e Piacenza richiedono una conoscenza dettagliata del territorio. In queste situazioni, se i dati storici disponibili non sono sufficientemente accurati, il modello può ereditare imprecisioni che influenzano il risultato finale.

Per questo motivo si sta affermando un approccio definito come meteorologia integrata. I modelli fisici continuano a fornire la struttura teorica basata sulle leggi fondamentali dell’atmosfera, mentre l’Intelligenza Artificiale interviene per correggere errori ricorrenti e migliorare la resa dei dettagli. Grazie a questa collaborazione sarà possibile, in prospettiva, stimare con maggiore precisione se a Milano una precipitazione invernale si presenterà sotto forma di neve o di pioggia mista.

Il ruolo dell’AI nelle previsioni a brevissimo termine

Un ambito in cui l’AI sta offrendo risultati particolarmente rilevanti è quello del nowcasting, cioè la previsione nelle ore immediatamente successive. Analizzando in tempo reale immagini satellitari e informazioni radar, gli algoritmi sono in grado di seguire con grande accuratezza l’evoluzione di un fronte nevoso o piovoso. Per i servizi di gestione del territorio, per le operazioni aeroportuali e per le attività nella Valle Padana, questo tipo di previsione rappresenta un progresso significativo.

Ci troviamo solo nelle fasi iniziali di questa evoluzione. L’Intelligenza Artificiale non è destinata a sostituire il meteorologo, ma a diventare uno strumento di supporto sempre più centrale. La vera sfida consisterà nel mantenere un controllo critico umano su sistemi che, pur sofisticati, restano basati su analisi statistiche. È però evidente che molte delle mappe meteo consultate ogni giorno su smartphone e computer sono già il risultato del lavoro silenzioso di algoritmi che hanno assimilato decenni di storia climatica per offrire previsioni sempre più affidabili.