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AI, meteorologia e climatologia: un nuovo studio supera la storica separazione tra previsioni del tempo e proiezioni climatiche
Redazione InnovationCity Una ricerca internazionale pubblicata su Nature Communications, con il contributo dell'Università di Bologna e del Consiglio Nazionale delle Ricerche, dimostra come l'intelligenza artificiale stia unendo due discipline da sempre distinte, aprendo nuove prospettive per lo studio del sistema Terra.
Per decenni hanno viaggiato su binari paralleli, utilizzando modelli, dati e obiettivi differenti pur descrivendo lo stesso sistema planetario. Ora, tuttavia, la storica barriera tra meteorologia e climatologia comincia a sgretolarsi grazie all'impatto trasformativo dell'intelligenza artificiale. È quanto emerge da un nuovo studio intitolato "Bridging the weather and climate divide with artificial intelligence" e pubblicato sulla rivista scientifica Nature Communications, a cui ha preso parte un team internazionale di 20 ricercatori provenienti da istituzioni di tutta Europa e dagli Stati Uniti, con una significativa partecipazione italiana coordinata dal Consiglio Nazionale delle Ricerche e dal Dipartimento di Fisica e Astronomia (DIFA) dell'Alma Mater Studiorum - Università di Bologna.
Il contributo dell'ateneo felsineo si inserisce in una linea di ricerca d'avanguardia guidata dal professor Alberto Carrassi, direttore di Alma Climate e punto di riferimento internazionale nell'integrazione tra assimilazione dei dati e machine learning. L'analisi della letteratura scientifica condotta tra il 1975 e il 2025 evidenzia come l'avvento del deep learning abbia accelerato la convergenza metodologica tra i due campi, spingendo studiosi di meteorologia e climatologia a condividere approcci basati su reti neurali, modelli fondazionali e architetture ibride fisica-IA.
Lo studio individua tre "ponti" concreti capaci di saldare le due discipline. Il primo è di natura temporale e riguarda le previsioni sub-stagionali e stagionali, collocate nell'area intermedia tra i due mondi. Il secondo è causale, poiché consente di analizzare gli eventi estremi valutando come il cambiamento climatico ne alteri probabilità e intensità. Il terzo è infine strutturale, basato sulla condivisione di componenti tecnologiche sempre più integrate. Nonostante le grandi potenzialità, gli autori ammoniscono sulla necessità di sviluppare modelli rigorosi, capaci di rispettare le leggi della fisica, di garantire stabilità nelle simulazioni a lungo termine e di operare in scenari inediti. Vengono inoltre evidenziati i rischi legati al consumo energetico e alla concentrazione delle risorse di calcolo, sottolineando l'importanza di promuovere modelli open source e una cooperazione globale per evitare divari tecnologici tra i diversi Paesi.
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