Výzkumníci představili probabilistickou korekci zkreslení, metodu strojového učení pro předpovědi počasí na dva až šest týdnů dopředu. Nejde o nový model nahrazující meteorology. Systém se učí z historických pravděpodobnostních předpovědí a opravuje jejich systematické chyby. Studie zkoumá jak fyzikální modely, tak AI systém Evropského centra pro střednědobé předpovědi počasí.
U AI systému metoda zdvojnásobila původně omezenou dovednost na tomto horizontu. U provozně korigovaného fyzikálního modelu zlepšila většinu cílů pro tlak, teplotu a srážky. Dvojnásobek metriky není dvojnásobná jistota správného počasí. Výsledky mohou pomoci plánování zemědělství, energie nebo ochrany před extrémy, atmosféra ale dál zůstává chaotická a předpověď musí vyjadřovat nejistotu.
