Venerdì 14 novembre 2025, Arnaud Monges, meteorologo di PredictWind, ha presentato i nostri tre nuovi modelli meteorologici globali —PWAi, AIFS e ICON— e ha fornito una panoramica tecnica di alto livello sulle previsioni basate sull'intelligenza artificiale, la validazione, la fisica del modello e le condizioni iniziali.

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Di seguito, rispondiamo alle sette domande più frequenti:

I modelli meteorologici tradizionali partono dalle condizioni iniziali: un'istantanea dettagliata dell'atmosfera ricavata da satelliti, stazioni meteorologiche, aerei, boe e radar. Modelli come GFS, ECMWF , ICON, UKMO e PW utilizzano quindi equazioni basate sulla fisica per simulare l'evoluzione del tempo. I modelli di intelligenza artificiale, come AIFS, funzionano in modo diverso: invece di risolvere equazioni, apprendono schemi da enormi insiemi di dati storici e applicano tale conoscenza alle condizioni iniziali odierne per generare una previsione.

Il modello proprietario PWAi di PredictWind fa un ulteriore passo avanti combinando i punti di forza di ECMWF , AIFS, Fengwu e GraphCast in un'unica previsione ottimizzata. Offre intervalli di tempo di 1 ora per i primi tre giorni e si comporta in modo eccellente nei test di validazione, soprattutto per le previsioni a breve e medio termine su aree di grandi dimensioni. PWAi è un modello chiave da confrontare all'interno della suite PredictWind quando si cerca un consenso tra diverse previsioni.

Non esiste una regola universale per stabilire quale modello sia il più accurato, poiché la precisione delle previsioni varia in base alle condizioni meteorologiche, alla conformazione del terreno, alla posizione geografica e al periodo dell'anno. Il metodo più affidabile consiste nell'utilizzare i modelli con la risoluzione più elevata disponibili e confrontarne i risultati per individuare le concordanze. È inoltre fondamentale verificare le condizioni reali osservando ciò che si vede in acqua, consultando le stazioni meteorologiche in tempo reale e utilizzando lo strumento di validazione di PredictWind. Un confronto tra più modelli, supportato da osservazioni reali, fornirà sempre la massima affidabilità.

In molte regioni, PWAi sta ottenendo risultati eccezionali e spesso supera AIFS nel breve termine, grazie alla sua combinazione di ECMWF , AIFS, Fengwu e GraphCast per creare un'unica previsione ottimizzata. AIFS rimane comunque un modello valido, in particolare per le previsioni a medio termine e per i dettagli sulla struttura delle tempeste, ed entrambi i modelli offrono spunti preziosi. Il loro utilizzo congiunto fornisce il quadro generale più affidabile.

I modelli di intelligenza artificiale apprendono dai modelli meteorologici passati, quindi eventi molto insoliti o senza precedenti possono essere più difficili da gestire per loro. Per i sistemi estremi tipici, come la maggior parte dei cicloni e degli uragani, i modelli di intelligenza artificiale come AIFS possono ottenere risultati migliori rispetto ai modelli tradizionali basati sulla fisica come l' ECMWF . Ma se si verifica un evento veramente insolito e fuori dalla distribuzione prevista, è più probabile che i modelli di intelligenza artificiale incontrino difficoltà. PWAi contribuisce a ridurre questo rischio combinando le informazioni provenienti da più modelli affidabili, con conseguenti prestazioni migliori durante condizioni meteorologiche intense. E come sempre, quando sono possibili condizioni estreme, è consigliabile confrontare le previsioni dell'intelligenza artificiale con quelle ECMWF , GFS, UKMO, ICON e degli strumenti GMDSS di PredictWind per ottenere un quadro generale più chiaro.

È possibile visualizzare tutti gli orari di aggiornamento dei modelli direttamente sul sito web e sull'app di PredictWind. Sul sito web, l'orario del prossimo aggiornamento appare sotto le località di previsione e, passando il mouse sopra di esso, verrà visualizzato l'elenco completo degli orari di aggiornamento per ciascun modello. Nell'app di PredictWind, gli orari di aggiornamento sono visualizzati nella stessa posizione, sotto le località di previsione nel menu principale e in ogni pagina di previsione, e toccando quest'area verranno visualizzati tutti gli orari di aggiornamento dei modelli. Per una spiegazione più dettagliata, è possibile consultare anche l'articolo "Orari di aggiornamento delle previsioni" qui .

Stiamo valutando la possibilità di sviluppare un modello ondoso basato sull'intelligenza artificiale; tuttavia, siamo ancora in una fase molto preliminare e non abbiamo ancora effettuato uno studio di fattibilità adeguato, quindi non possiamo dire se o quando si concretizzerà. È sicuramente un argomento che ci interessa molto.

Quando parliamo di "alta risoluzione", ci riferiamo al livello di dettaglio spaziale e temporale del modello di previsione. Un modello ad alta risoluzione utilizza una griglia molto più fine (ad esempio, circa 1-8 km tra i punti dati anziché decine di chilometri) e intervalli di tempo più brevi, in modo da poter "vedere" caratteristiche su scala ridotta come brezze marine, deviazioni del vento costiero, canali e raffiche localizzate che i modelli a bassa risoluzione tendono ad attenuare. In pratica, ciò si traduce in previsioni più precise di vento, pioggia, onde e correnti nelle aree in cui effettivamente navighi, soprattutto in prossimità della costa. Puoi trovare maggiori informazioni e guardare un breve video esplicativo in questo articolo del Centro assistenza.
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