AI-model verdubbelt nauwkeurigheid van weersverwachtingen tot zes weken vooruit.

Weersverwachtingen worden snel minder betrouwbaar naarmate ze verder vooruitkijken. Onderzoekers ontwikkelden daarom een extra model dat leert van fouten in bestaande weersystemen en hun verwachtingen bijstuurt. De methode richt zich op de periode van twee tot zes weken vooruit.

In een internationale voorspelwedstrijd van het Europese ECMWF kwam de aanpak als beste uit de bus voor de onderzochte weervariabelen en termijnen. MIT News meldt dat de methode de voorspellingsnauwkeurigheid in dat kader verdubbelde ten opzichte van het bestaande model. De resultaten verschenen op 14 oktober in het tijdschrift Nature.

Dit is geen weersvoorspelling die nu al zegt welk dorp op een bepaalde dinsdag regen krijgt. Het model verbetert kansverwachtingen op langere termijn. Zulke informatie kan energiebedrijven, boeren en hulpdiensten helpen plannen, maar de praktische waarde hangt af van verdere tests en toepassing in operationele systemen. Het onderzoek beschrijft een verbetering in de wedstrijd en analyseert historische voorspellingen. Het bewijst nog niet dat iedere gebruiker in de praktijk dezelfde winst zal zien. Zo blijft het verschil tussen een sterke onderzoeksuitkomst en een dagelijks beschikbare dienst helder.