Per l’uragano Isaias, l’analisi preliminare di HurriLab riferisce che il sistema di modelli IA di Google DeepMind fu il più vicino al punto di approdo e stimò l’orario entro poche ore con oltre tre giorni di anticipo. Sull’intensità, invece, Michael Brennan, direttore del National Hurricane Center (NHC), ha detto che la previsione ufficiale dell’agenzia ebbe una capacità superiore del 20-40% rispetto a DeepMind.
Due previsioni diverse per Isaias
Il NHC registrò l’approdo di Isaias vicino a Destin, in Florida, intorno alle 20:30 CDT del 9 ottobre 2026. L’uragano aveva venti massimi sostenuti di 105 mph e una pressione centrale minima stimata di 971 mb. La traiettoria riguarda dove e quando passa un ciclone; l’intensità descrive quanto è forte. I risultati sui due aspetti vanno quindi letti separatamente.
Il vantaggio di DeepMind riguardò la traiettoria
HurriLab ha confrontato i percorsi previsti dagli ensemble, gruppi di più simulazioni dello stesso sistema. La sua analisi usa il fair energy score, un punteggio che considera l’errore di traiettoria e l’accordo tra le simulazioni, correggendo il possibile vantaggio degli ensemble più grandi.
| Aspetto | Risultato riferito per Isaias | Sistemi confrontati |
| Traiettoria | Il sistema di Google DeepMind fu il più vicino al punto d’approdo e stimò l’orario con uno scarto di poche ore, con oltre tre giorni d’anticipo. | HurriLab riferisce che gli errori di IFS ENS e GEFS superarono il doppio delle rispettive medie quinquennali. |
| Intensità | Brennan ha detto che la previsione ufficiale del NHC ebbe una capacità superiore del 20-40% rispetto a Google DeepMind. | Previsione ufficiale del NHC e sistema di Google DeepMind; Brennan ha aggiunto che altri modelli furono competitivi o migliori di DeepMind. |
Nello stesso confronto preliminare, HurriLab ha riferito che i sistemi IA europei e quello IA del GFS superarono i rispettivi ensemble tradizionali per la traiettoria. Il risultato riguarda Isaias e non stabilisce una graduatoria valida per ogni uragano.
I meteorologi continuano a interpretare i modelli
Il NHC combina indicazioni di più modelli, tradizionali e basati sull’IA. I previsori interpretano queste indicazioni e decidono che cosa comunicare al pubblico. Brennan ha anche riferito che DeepMind non seguì bene la traiettoria dell’uragano Simon nel Pacifico orientale. Per un altro modello di Google DeepMind dedicato ai cicloni, NeoTeo ha già pubblicato un approfondimento su WeatherNext Cyclones.
Il meteorologo Michael Lowry ha osservato che i modelli IA possono funzionare come «scatole nere»: il loro risultato non rende sempre chiaro perché una previsione sia corretta o sbagliata. I previsori dell’NHC restano responsabili dell’interpretazione delle diverse indicazioni e della comunicazione ufficiale.
