O metodă de învățare automată îmbunătățește prognozele meteo pentru două până la șase săptămâni
Cercetarea prezentată pe 14 octombrie folosește istoricul erorilor pentru a corecta prognozele pe intervale de câteva săptămâni.
Publicat de Cosmin Meca, 15 octombrie 2026, 09:26
O echipă internațională care include cercetători de la MIT a prezentat miercuri, 14 octombrie, o metodă de corectare a prognozelor meteo cu ajutorul învățării automate. Rezultatele, descrise într-un articol din Nature, privesc intervalul de două până la șase săptămâni, dificil pentru modelele de prognoză.
Sistemul analizează erorile modelelor existente în date istorice și ajustează distribuțiile de probabilitate ale prognozelor. Potrivit lucrării, corecția a dublat performanța subsezonieră modestă a modelului AI al ECMWF și a îmbunătățit majoritatea țintelor evaluate pentru modelul dinamic. O combinație de modele care folosește această metodă a câștigat competiția internațională analizată.
Cercetătorii au raportat și îmbunătățiri statistic semnificative pentru unele fenomene extreme. Coautorul Judah Cohen a indicat utilitatea unor avertizări mai timpurii pentru agricultură, gestionarea energiei și pregătirea intervențiilor. Acestea sunt domenii de aplicare ale cercetării, nu garanții că fiecare episod local va putea fi anticipat exact.
Metoda funcționează ca un strat suplimentar peste sistemele de prognoză și poate fi adaptată unor modele diferite. Potrivit MIT, soluția este deschisă și poate rula fără supercalculator, deși dezvoltarea a folosit infrastructură de calcul avansată. Lucrarea reunește specialiști din universități, Microsoft și Centrul European pentru Prognoze Meteorologice pe Termen Mediu.
