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Intelligenza artificiale e previsioni meteo stagionali: rivoluzione significativa ma resta il nodo eventi estremi

Un nuovo studio internazionale dimostra come i modelli di intelligenza artificiale possano affiancare quelli tradizionali nelle previsioni stagionali riducendo i consumi energetici

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App meteo con previsioni metereologiche per diversi giorni della settimana

App meteo / Shutterstock @tati.dsgn

Marco Andreoli di Marco Andreoli

Classe 1999, ho studiato Storia alla Statale di Milano. Dal 2021 scrivo per diverse testate, dal calcio dilettantistico per Sprint e Sport, alla cronaca nazionale per Il Giornale d'Italia, mantenendo anche un focus particolare sugli Esteri.

Roma, 8 settembre 2025 – L’Intelligenza Artificiale (IA) prosegue la sua evoluzione nel campo delle previsioni meteorologiche, spingendosi oltre gli orizzonti del breve e medio termine per abbracciare le previsioni stagionali a lungo termine, relative ai tre mesi successivi. Un importante studio condotto dal Centro di ricerca Hadley del Met Office britannico e pubblicato su Npj Climate and Atmospheric Science ha evidenziato come il modello di IA Ace2, sviluppato dall’Istituto Allen americano per l’Intelligenza Artificiale, possa offrire prestazioni comparabili ai metodi tradizionali basati sulla fisica atmosferica, ma con un consumo di potenza di calcolo molto inferiore. Nel prossimo futuro dunque, intelligenza artificiale e previsioni meteo sembrano destinate ad essere strettamente legate.

Intelligenza artificiale e previsioni meteo: risultati e limiti

Il modello Ace2 è stato testato sulle previsioni di 23 inverni passati dell’emisfero settentrionale, ottenendo risultati sovrapponibili a quelli dei modelli fisici classici. Tuttavia, permangono alcune criticità, soprattutto in relazione agli eventi meteorologici estremi. Un esempio significativo è rappresentato dall’inverno 2009-2010, particolarmente rigido in gran parte d’Europa, Italia inclusa, durante il quale il modello di IA ha mostrato limiti nella capacità predittiva. Come sottolinea Adam Scaife, co-autore dello studio, la mancanza di un supporto fisico di base nei modelli di IA rende difficoltosa la previsione di tali eventi estremi, evidenziando la necessità di un approccio integrato tra apprendimento automatico e comprensione fisica dell’atmosfera.

Previsioni meteo stagionali in Italia: agosto-ottobre 2025

Secondo le ultime proiezioni di ARPA Piemonte, il trimestre estivo si conclude con un quadro climatico ancora caldo ma in attenuazione a partire da settembre, accompagnato da una maggiore instabilità e qualche episodio piovoso. Agosto si presenta con temperature ben sopra la media, grazie a un anticiclone che interessa l’Europa centrale, mentre settembre vedrà un aumento delle perturbazioni atlantiche sull’arco alpino e un progressivo raffreddamento. Per ottobre è prevista una configurazione meteorologica più autunnale, con ingressi di masse d’aria più fresche e precipitazioni più frequenti, sebbene con ancora un certo grado di incertezza.

Questi scenari sono supportati dai modelli europei e internazionali, che indicano temperature sopra la media soprattutto ad agosto, con una graduale diminuzione del caldo nei mesi successivi. Le precipitazioni mostrano invece una variabilità maggiore: ad agosto l’incertezza è elevata, mentre settembre e ottobre potrebbero vedere un aumento delle piogge, anche se con segnali non ancora del tutto definiti.

L’adozione crescente di modelli basati sull’Intelligenza Artificiale promette di migliorare la capacità di previsione stagionale, ma resta essenziale integrare queste tecnologie con la solida base fisica che caratterizza le metodologie tradizionali per gestire al meglio la complessità dei fenomeni atmosferici a lungo termine.

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