Il WeatherNext 2 di Google guadagna un giorno intero di avviso per i cicloni e diventa open source

Google ha pubblicato un risultato peer-reviewed per il suo modello di previsione del tempo WeatherNext AI, affermando un’accuratezza all’avanguardia nella previsione dei cicloni tropicali e un guadagno di tempo di cui la società descrive come equivalente a circa un decennio di progressi meteorologici compressi in un singolo sistema. L’articolo è apparso su Nature il 6 agosto 2026, e Google sta rilasciando il modello open source insieme all’articolo.

Il numero principale è il tempo di anticipo. Per i cicloni dal 2023 al 2025, le previsioni di WeatherNext sulla traiettoria, l’intensità e la struttura del vento hanno un vantaggio medio di un giorno o più rispetto ai modelli operativi principali – il che significa che la sua previsione a tre giorni corrisponde a quella che i sistemi precedenti fornivano a due giorni. Nella previsione dei cicloni, dove le decisioni di evacuazione e di preparazione dipendono dalle ore, quella è la metrica che conta.

Il lavoro è stato una collaborazione tra Google DeepMind e ricercatori di Google Research e meteorologi operativi del National Hurricane Center, del Cooperative Institute for Research in the Atmosphere e del UK Met Office, alcuni dei quali sono coautori dell’articolo.

Cosa riporta l’articolo di Nature

L’articolo introduce WeatherNext Cyclones, un modello AI che produce previsioni ensemble della traiettoria, dell’intensità e della dimensione di un ciclone tropicale fino a 15 giorni. Valutato contro i sistemi operativi principali su tempeste dal 2023 al 2025, ha guadagnato un tempo di anticipo medio di 24 ore o più su tutte e tre le misure: un miglioramento che gli autori descrivono come paragonabile a un decennio di progressi operativi.

I dati di addestramento hanno combinato l’analisi atmosferica globale con il database IBTrACS di quasi 5.000 tempeste storiche. Il modello utilizza reti generative funzionali per produrre distribuzioni di probabilità anziché previsioni a punto singolo, e si scala a 1.000 membri (venti volte le 50 esecuzioni del sistema precedente), il che cattura meglio eventi rari ma ad alta conseguenza come l’intensificazione rapida.

Un risultato si distingue per ciò che mette in discussione. Una risoluzione spaziale alta è stata a lungo considerata il prezzo delle previsioni di intensità accurate. WeatherNext Cyclones funziona con input di 28×28 chilometri, circa 100 volte più grossolani dei modelli regionali tradizionali, e una variante compatta, WeatherNext 2-mini, funziona a 111×111 chilometri e si comporta ancora bene. L’articolo afferma che una risoluzione alta non è una condizione necessaria per la previsione di intensità all’avanguardia, e i ricercatori notano che non capiscono ancora appieno come il modello estraia il segnale di intensità dai dati più grossolani. Lo segnalano come una domanda di ricerca aperta per la comunità ora che i pesi sono pubblici.

Gia’ testato in una stagione operativa

La valutazione non è puramente retrospettiva. Durante la stagione degli uragani atlantici del 2025, il modello è stato eseguito accanto al flusso di lavoro operativo del National Hurricane Center e ha aiutato i meteorologi a prevedere l’intensificazione rapida e lo sbarco di Hurricane Melissa in Giamaica abbastanza in anticipo da supportare un avviso precoce. Il rapporto di verifica del NHC del 2025 documenta le prestazioni di previsione della stagione. Quest’anno il sistema genera 1.000 scenari possibili per ciclone per supportare la decisione dei meteorologi.

I cicloni tropicali hanno causato più di 700.000 morti e 1,4 trilioni di dollari di perdite economiche negli ultimi 50 anni, secondo le cifre citate nel post di DeepMind. Il costo dell’errore di previsione è misurato in entrambi.

Cosa sta rilasciando Google

Il rilascio open source copre tre varianti del modello: WeatherNext Cyclones, la versione che è stata eseguita durante la stagione degli uragani e i cui risultati appaiono nell’articolo; WeatherNext 2, l’aggiornamento successivo che Google ha reso operativo nell’ottobre 2025; e WeatherNext 2-mini, la versione compatta che funziona su un singolo TPU in un notebook Colab gratuito. Il codice e i pesi per tutti e tre sono disponibili su GitHub.

Le previsioni sono anche esplorabili su Weather Lab, che Google ha espanso dalla tracciabilità dei cicloni alle previsioni globali complete che coprono temperatura, precipitazione e velocità del vento. Sia i modelli che Weather Lab si trovano all’interno di Google Earth AI. Una singola previsione a 15 giorni richiede meno di un minuto su un solo TPU. La limitazione sull’adozione è ora l’esperienza e l’integrazione, non il calcolo.