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The Upscaling Problem: Diagnosing Forecast Error Growth in Next-Generation AI and Physics-Based Weather Prediction Models

Description du projet

Des modèles de prévision météorologique fondés sur l’IA face aux configurations complexes de circulation atmosphérique

Les progrès de l’IA et le développement de modèles physiques à l’échelle kilométrique capables de reproduire la convection profonde ont permis de créer des systèmes de prévision météorologique qui surpassent souvent les modèles mondiaux existants et offrent une meilleure prévisibilité. Malheureusement, malgré ces avancées technologiques, les systèmes fondés sur l’IA présentent eux aussi une baisse de leurs capacités de prévision lors de configurations complexes de circulation couplant plusieurs échelles, souvent associées à des phénomènes météorologiques à fort impact. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet UPDAP réalisera la première comparaison systématique de modèles physiques et de modèles fondés sur l’IA afin d’évaluer leur efficacité à reproduire le couplage entre la convection et le courant-jet, ainsi que l’incidence de ce couplage sur la prévisibilité des phénomènes météorologiques en Europe.

Objectif

Operational weather prediction is entering a hybrid era, combining rapidly developing global AI-based models with a new generation of kilometer-scale physics-based models that explicitly resolve deep convection. AI-based systems often outperform current global models that parameterize convection on standard forecast skill metrics, while kilometer-scale models promise improved predictability through more realistic representations of mesoscale processes. However, major uncertainties remain regarding how these emerging paradigms simulate and predict complex, scale-coupled circulation patterns. A critical example is the interaction between organized mesoscale convection over North America and the jet stream. In contemporary physics-based models, misrepresentation of this coupling is a well-known driver of sudden degradation in forecast skill over Europe, often coinciding with high-impact weather events. Recent evidence indicates that global AI-based models are also vulnerable to sharp drops in European forecast skill when circulation patterns favor convection–jet stream coupling. Thus, both AI-based and physics-based approaches introduce significant uncertainty for forecast users, particularly during high-impact weather events. This makes it essential to conduct process-level evaluations across modelling paradigms to uncover the mechanisms within these circulation patterns that trigger rapid forecast error growth. UPDAP will provide the first systematic intercomparison of AI-based and physics-based models (including kilometer-scale models) to determine how well they capture convection–jet stream coupling and its influence on European predictability. The project’s outcomes will deliver actionable insight forecast data users, guiding the safe and reliable integration of AI and kilometer-scale physics models into future operations.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
La classification de ce projet a été validée par des humains.

Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2025-PF

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

KARLSRUHER INSTITUT FUER TECHNOLOGIE
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 202 125,12
Adresse
KAISERSTRASSE 12
76131 Karlsruhe
Allemagne

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Région
Baden-Württemberg Karlsruhe Karlsruhe, Stadtkreis
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Partenaires (1)