Previsioni meteo, ora anche l’AI ha un ruolo centrale: ecco Aurora di Microsoft

Da Microsoft arriva un nuovo alleato, o meglio un’alleata. E’ un’intelligenza artificiale che ci permetterà di fare previsioni più precise.

Hai presente quei modelli meteo complicatissimi che usano i supercomputer della NASA e del Centro Europeo? Quelli che fanno “previsioni che non si avverano”? Purtroppo, o menomale, si trattano di previsioni scientifiche quindi esiste sempre un margine di errore, che alcune volte si traduce in “sole cocente” quando in realtà era prevista pioggia.

Ma d’ora in poi avremo una nuova alleata, un’intelligenza artificiale che promette di far impallidire ogni previsione “classica”. Si chiama Aurora ed è una roba grossa, tipo un milione di ore di dati geofisici ingurgitati per imparare a prevedere tutto: dalla qualità dell’aria agli uragani.

È stata presentata il 21 maggio 2025 su Nature da un team internazionale con nomi tipo Paris Perdikaris, Max Welling. Aurora riesce a fare previsioni migliori e più precise, spendendo una frazione dell’energia (e dei soldi) rispetto ai sistemi tradizionali.

Ti sembra poco? Beh, ha battuto i modelli operativi in previsioni di inquinamento atmosferico, cicloni tropicali, onde oceaniche e perfino meteo ad alta risoluzione. A volte di molto.

I modelli tradizionali: buoni, sì, ma lenti e ingombranti

I modelli classici per prevedere come si comporta il nostro pianeta sono frutto di secoli di fisica, dati e studi. Sono come quelle enciclopedie da dieci volumi: ricche, dettagliate… ma pesantissime. Per farli funzionare ci vogliono supercomputer che consumano come piccoli paesi e squadre di ingegneri che ci mettono anni per farli girare bene. Il guaio è che, nonostante tutta questa potenza, sono comunque limitati. Hanno bisogno di semplificare un sacco di cose, tipo i processi che avvengono su scale piccolissime (le famose “sub-grid scale processes”).

E poi, appena cambi qualcosa, serve un grosso lavoro per aggiornare il codice e riprogrammare tutto. Qui entra in gioco il machine learning. Un campo che negli ultimi anni ha fatto faville un po’ ovunque: dalla medicina alle previsioni del tempo. Già negli anni ’90 qualcuno ci aveva provato con le reti neurali, ma la tecnologia non era pronta. Il vero scossone è arrivato nel 2023 con Pangu-Weather, un modello AI che ha fatto meglio dei sistemi meteo più avanzati al mondo. Da lì in poi, è stato un po’ come aprire il vaso di Pandora, in senso buono però.

E’ arrivata Aurora!

Aurora nasce proprio da questa nuova ondata di fondation model, quelli “pre-addestrati” su tonnellate di dati e poi adattabili a compiti specifici. E qui i ricercatori hanno fatto le cose in grande: milioni di ore di dati su atmosfera, oceani, cicloni, chimica dell’aria… una sorta di “buffet di informazioni” per un cervello artificiale affamato di pattern climatici. E i risultati? Impressionanti. Aurora prevede la qualità dell’aria meglio dei modelli più sofisticati su quasi il 75% dei bersagli. Le onde oceaniche? Batte le simulazioni classiche sull’86% dei punti.

E sugli uragani… be’, lì ha fatto l’en plein: 100% di tracciati migliori rispetto a sette centri previsionali ufficiali. Ah, dimenticavo: il meteo globale a 10 giorni con risoluzione altissima? Aurora li supera nel 92% dei casi. Il tutto con un costo computazionale ridicolo in confronto. Certo, non è tutto perfetto. Aurora ha ancora bisogno di partire da dati iniziali forniti da sistemi tradizionali (quelli con le osservazioni dal mondo reale), ma i ricercatori stanno già pensando a come farle digerire direttamente i dati grezzi, senza passare per il via.