Quando diamo un’occhiata allo schermo di Google Home, anche se preferiamo mantenerlo libero da troppi widget, c’è un’informazione che quasi sempre spicca sulle altre: il meteo. Un’icona che rappresenta il sole, la luna o un fiocco di neve, accompagnata dalla temperatura attuale, può infatti farci capire se sia o meno il caso di portare l’ombrello nelle nostre prossime uscite, o se magari sia meglio programmare il condizionatore.
Ma da dove arrivano questi dati? E quanto possiamo fidarci di queste previsioni automatizzate?
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L’intelligenza artificiale nelle previsioni meteo
Proviamo a spiegare che cosa accade con il giusto ordine. Alphabet, la società madre di Google, sta da tempo puntando con decisione sull’intelligenza artificiale per le previsioni meteorologiche in tutti i suoi prodotti. E l’azienda non a caso ha ricevuto espliciti elogi per l’accuratezza di alcuni strumenti capaci di prevedere uragani e altri eventi atmosferici significativi.
Tuttavia, Steven DiMartino, proprietario di NY NJ PA Weather e presidente del Board of Digital Meteorologists dell’American Meteorological Society, invita alla prudenza. “Ciò che ottieni da un vero meteorologo non è solo la spiegazione dei dati, ma anche cosa tenere d’occhio se le previsioni iniziano ad andare storte“, ha spiegato l’esperto invitando a un po’ più di cautela.
L’elemento tecnologico che permette di reggere il sistema previsionale si chiama WeatherNext 2, l’ultimo modello sviluppato da Google DeepMind e annunciato nel novembre 2025. Lo strumento, basato sull’intelligenza artificiale, è ora integrato in Google Search, Gemini e Pixel Weather, oltre che nei dispositivi Google Home: può elaborare centinaia di previsioni meteo utilizzando fattori come temperatura, vento e umidità, e offrire proiezioni fino a quindici giorni in anticipo.
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Come funziona l’intelligenza artificiale meteorologica
Per Google Home, WeatherNext 2 fornisce previsioni orarie e giornaliere, lavorando insieme ad altri modelli, come MetNet. Ma la questione diventa ancora più interessante quando si osserva la differenza tra i modelli tradizionali e quelli basati sull’intelligenza artificiale.
I sistemi di previsione convenzionali, infatti, richiedono supercomputer e complesse equazioni fisiche, combinando misurazioni provenienti da stazioni meteorologiche, satelliti, palloni sonda e altri strumenti. I dati vengono poi utilizzati per simulare l’atmosfera terrestre e tracciare come il tempo potrebbe evolversi nei giorni successivi.
Le cose sono ben diverse con i modelli di intelligenza artificiale, che non necessitano né di fisica né di supercomputer, risultando quindi molto più veloci. Gli strumenti di DeepMind riescono infatti a creare previsioni a 15 giorni in circa un minuto, utilizzando l’apprendimento automatico per individuare schemi ricorrenti nei dati meteorologici storici. In altre parole, basandosi su come le tempeste si sono sviluppate in passato, riescono a creare previsioni su quelle che si stanno formando oggi.
Il sistema si è dimostrato particolarmente efficace nel tracciare fenomeni meteorologici su larga scala, soprattutto gli uragani. Nel 2025, per esempio, ha previsto con successo il percorso e l’intensificazione dell’uragano Melissa. A dicembre dello stesso anno, la National Oceanic and Atmospheric Administration ha annunciato un proprio trio di modelli predittivi basati sull’intelligenza artificiale che combinano gli strumenti di DeepMind con i propri dati.
Il sistema riesce a utilizzare diverse fonti
Nonostante l’enfasi sull’intelligenza artificiale, le previsioni visualizzate su Google Home non si basano esclusivamente su WeatherNext 2. Il sistema incorpora anche avvisi e dati provenienti da altre agenzie ed enti, tra cui il National Weather Service degli Stati Uniti, il Met Office britannico e Environment Canada. Le fonti possono variare a seconda della posizione geografica dell’utente, e anche le impostazioni del dispositivo possono influenzare le previsioni visualizzate.
Google Weather raccoglie informazioni dal NWS, dal Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine, dalla NOAA e da altre fonti. Grazie a queste agenzie, aziende private e altre risorse, riesce a ottenere informazioni dettagliate su vari aspetti della giornata, dall’esposizione solare agli allergeni presenti nell’aria fino alla qualità dell’atmosfera.
Di fatto, molti utenti non sanno che Google Home può fornire molte più informazioni rispetto alla sola temperatura: basta sapere quali domande porre. Ad esempio, si può chiedere l’indice UV, che fornisce un numero da 0 a 11+ per indicare l’intensità della radiazione ultravioletta: Google Weather utilizza la nuvolosità della posizione, l’ora del giorno, latitudine e longitudine ed elevazione per determinare questo numero.
In alcuni Paesi è disponibile anche un indice pollinico. Google Weather offre dati su allergeni come graminacee, ambrosia e artemisia, con un indice che va da 0 a 4, da nessuno a grave. Le informazioni provengono dal Met Office britannico, dal Ministero dell’Ambiente giapponese e da altre fonti, di cui – peraltro – beneficia anche l’Italia.
Un altro dato importante è l’indice di qualità dell’aria, che utilizza una scala da 0 a 500 per indicare quanto sia pulita in una determinata posizione. Più alto è il punteggio, più pericolosa è l’aria. L’indice misura gli inquinanti presenti, tra cui monossido di carbonio, biossido di azoto e particolato: i dati sulla qualità dell’aria per Google provengono dal sito AirNow dell’EPA e dal produttore di sensori Purple Air.
Il sistema è avanzato, ma ha qualche limite
Nonostante le capacità avanzate, Google Home presenta alcune lacune significative nelle sue previsioni meteo. Un esempio è dato dalla percezione termica, con lo smart speaker che non rileva come la temperatura percepita può essere molto diversa a causa di fattori come il vento. È pur sempre possibile ottenere questa informazione, ma è necessario formulare una domanda specifica.
C’è un altro aspetto da considerare quando si utilizzano questi servizi: la privacy. Incendi boschivi, inondazioni improvvise e altri fenomeni meteorologici estremi possono muoversi rapidamente, ed è uno dei motivi per cui le app e i servizi meteo desiderano conoscere la posizione esatta dell’utente. Se non si vuole che lo smart speaker abbia il proprio indirizzo preciso, bisogna tenere presente che i dati meteorologici potrebbero essere meno accurati, anche se le previsioni stesse continuano a migliorare.
La tecnologia sta facendo passi da gigante nel campo delle previsioni meteorologiche, e l’intelligenza artificiale offre velocità e capacità di analisi senza precedenti. Tuttavia, Google Home e strumenti simili potrebbero non fornire tutte le informazioni necessarie, che si tratti di percezione termica, umidità o avvisi importanti.