Investigadores vinculados al MIT desarrollaron una técnica de aprendizaje automático que corrige errores de modelos meteorológicos y busca mejorar pronósticos probabilísticos de dos a seis semanas. En una evaluación, el método duplicó la habilidad subestacional de un sistema de inteligencia artificial; un modelo que lo combinó con otro sistema quedó primero en una competencia del ECMWF. ***