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 dell'intelligenza artificiale, la convalida, la fisica dei modelli e le condizioni iniziali.

📺 Guarda la registrazione
Ora puoi guardare la sessione completa su YouTube qui:
👉Registrazione YouTube – Webinar sui nuovi modelli meteorologici

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 meteorologica. I modelli di intelligenza artificiale come AIFS funzionano in modo diverso: invece di risolvere equazioni, apprendono modelli da enormi set 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 offre ottime prestazioni nei test di convalida, soprattutto per 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 aurea per stabilire quale modello sia il più accurato, poiché l'accuratezza delle previsioni varia a seconda delle condizioni meteorologiche, del terreno, della posizione e del periodo dell'anno. Il metodo più affidabile è utilizzare i modelli con la più alta risoluzione disponibile e confrontarne i risultati per verificare se coincidono. È inoltre fondamentale verificare le condizioni reali osservando ciò che si vede sull'acqua, controllando le stazioni meteorologiche in tempo reale e utilizzando lo strumento di convalida PredictWind. Un confronto tra più modelli, supportato da osservazioni reali, offrirà sempre la massima affidabilità.

In molte regioni, PWAi sta ottenendo risultati eccezionali e spesso supera AIFS nel breve termine, grazie alla combinazione di ECMWF , AIFS, Fengwu e GraphCast per creare un'unica previsione ottimizzata. AIFS è ancora un modello valido, in particolare per le previsioni a medio termine e per il dettaglio della struttura delle tempeste, ed entrambi i modelli offrono informazioni preziose. Il loro utilizzo combinato fornisce il quadro complessivo più affidabile.

I modelli di intelligenza artificiale imparano dai modelli meteorologici del passato, quindi eventi molto insoliti o senza precedenti possono essere più difficili da gestire. Per i sistemi estremi tipici, come la maggior parte dei cicloni e degli uragani, i modelli di intelligenza artificiale come AIFS possono funzionare meglio dei modelli tradizionali basati sulla fisica come l' ECMWF . Tuttavia, se si verifica un evento davvero insolito e fuori distribuzione, è più probabile che i modelli di intelligenza artificiale abbiano difficoltà. PWAi aiuta a ridurre questo rischio combinando le informazioni provenienti da più modelli affidabili, con conseguenti prestazioni più elevate in caso di condizioni meteorologiche intense. E come sempre, quando sono possibili condizioni estreme, è meglio confrontare la guida dell'intelligenza artificiale con gli strumenti ECMWF , GFS, UKMO, ICON e PredictWind GMDSS per ottenere un quadro generale più chiaro.

È possibile visualizzare tutti gli orari di aggiornamento del modello direttamente sia sul sito web che sull'app PredictWind. Sul sito web, l'orario del prossimo aggiornamento appare sotto le località di previsione e, passandoci sopra il mouse, viene visualizzato l'elenco completo degli orari di aggiornamento per ciascun modello. Nell'app 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 vengono visualizzati tutti gli orari di aggiornamento del modello. Per una spiegazione più approfondita, è possibile consultare anche l'articolo "Orari di aggiornamento delle previsioni" qui .

Stiamo valutando lo sviluppo di un modello di onde di intelligenza artificiale; tuttavia, è ancora in una fase iniziale e non abbiamo ancora condotto uno studio di fattibilità adeguato, quindi non possiamo dire se e quando sarà realizzato. È sicuramente qualcosa che ci interessa, comunque.

Quando parliamo di "alta risoluzione", ci riferiamo al livello di dettaglio del modello previsionale nello spazio e nel tempo. Un modello ad alta risoluzione utilizza una griglia molto più fine (ad esempio, circa 1-8 km tra i punti dati invece di decine di chilometri) e intervalli temporali più brevi, in modo da poter "vedere" caratteristiche su scala più ridotta come brezze marine, venti costieri, canali di imbuto e raffiche localizzate che i modelli più grossolani tendono a smussare. In pratica, ciò si traduce in previsioni più precise di vento, pioggia, onde e correnti nelle aree in cui si naviga effettivamente, soprattutto vicino alla costa. Puoi saperne di più e guardare un breve video esplicativo in questo articolo del Centro Assistenza qui .
​

Esplora il corso completo di meteorologia marina con articoli approfonditi, guide visive e consigli degli esperti. Perfetto per diportisti, regatanti e appassionati di meteorologia che desiderano affinare le proprie capacità di previsione.