Il corso fornisce competenze tecnico-pratiche per la gestione di grandi dataset radar meteorologici e per l’applicazione di modelli avanzati di Intelligenza Artificiale dedicati al nowcasting delle precipitazioni. I partecipanti acquisiranno le conoscenze necessarie per accedere a infrastrutture cloud-native per la gestione dei dati meteorologici, utilizzare dataset radar ad alta risoluzione e applicare il modello IRENE per generare previsioni a brevissimo termine.
Il corso è organizzato su due moduli e sarà erogato in lingua inglese. È possibile iscriversi e frequentare l’intero percorso oppure partecipare a uno solo dei due moduli, scegliendo il primo o il secondo in base ai propri interessi ed esigenze.
Contenuti e programma del corso
Modulo 1 – Dataset Radar e Gestione Big Data (4 ore)
Acquisire familiarità con la struttura dei dataset radar meteorologici e con i moderni paradigmi cloud-native per l’accesso e la gestione di grandi moli di dati.
- Struttura e organizzazione del composito radar nazionale italiano.
- Variabili radar disponibili e possibili applicazioni operative e di ricerca.
- Utilizzo del formato Zarr per l’archiviazione efficiente di Big Data meteorologici.
- Accesso ai dataset attraverso Arcodatahub e altre sorgenti aperte.
- Principi di gestione, download e interrogazione di dati radar in ambiente cloud.
Modulo 2 – Modellistica di Nowcasting con IRENE (4 ore)
Comprendere il funzionamento del modello di nowcasting IRENE e apprendere le principali metodologie per il suo utilizzo in attività operative e di ricerca.
- Architettura e principi di funzionamento del modello IRENE.
- Innovazioni introdotte rispetto ai metodi tradizionali di nowcasting.
- Pipeline di addestramento, funzioni di costo e procedure di ottimizzazione.
- Analisi delle prestazioni e benchmark di valutazione del modello.
- Workflow di inferenza su nuovi dati radar.
Durata del corso
8 ore
A chi si rivolge
- Personale tecnico e specialisti operanti nel settore meteorologico.
- Ricercatori interessati all’analisi delle precipitazioni e alle previsioni meteorologiche a breve termine.
- Data Scientist, AI Engineer e Machine Learning Engineer che desiderano applicare tecniche avanzate di Deep Learning a dati geospaziali e meteorologici.
- Professionisti coinvolti nello sviluppo di servizi e applicazioni basati su dati meteorologici.
Requisiti
- Conoscenza di base del linguaggio Python.
- Fondamenti di Machine Learning e Deep Learning (consigliati per il modulo dedicato alla modellistica).
- Conoscenze di base di meteorologia o di analisi dei dati radar (consigliate ma non obbligatorie).
Calendario
22 e 23 Settembre 2026, dalle 9:00 alle 13:00