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\n\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e2d\u0e32\u0e01\u0e32\u0e28\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07 2\u20136 \u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c (subseasonal) \u0e04\u0e37\u0e2d \u201c\u0e0a\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e21\u0e48\u0e41\u0e19\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e19\u201d \u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e04\u0e19\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e35\u0e21\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e32\u0e19\u0e32\u0e19 \u0e25\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e2d\u0e40\u0e21\u0e23\u0e34\u0e01\u0e31\u0e19\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e21\u0e0a\u0e0a\u0e35\u0e19\u0e40\u0e25\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e19\u0e19\u0e34\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49 \u201c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u201d \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07 \u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e0a\u0e31\u0e14: \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e31\u0e1a\u0e25\u0e07\u0e1a\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 2\u20136 \u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e49\u0e32\u0e0a\u0e31\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07 ECMWF \u0e28\u0e39\u0e19\u0e22\u0e4c\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e2d\u0e32\u0e01\u0e32\u0e28\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e19\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e25\u0e01
\n\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e43\u0e08\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e27\u0e31\u0e15\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 \u201cpostprocessing\u201d \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49 AI \u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e25\u0e32\u0e14\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e22\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a \u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e1a\u0e41\u0e2d\u0e2a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e31\u0e01 \u201c\u0e14\u0e36\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u201d \u0e08\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e0d\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e13\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e31\u0e49\u0e27 \u0e1c\u0e25\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e31\u0e49\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 \u201c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u201d \u0e17\u0e35\u0e48\u0e20\u0e32\u0e04\u0e40\u0e01\u0e29\u0e15\u0e23 \u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e09\u0e38\u0e01\u0e40\u0e09\u0e34\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e08\u0e31\u0e14\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e04\u0e19 \u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e31\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c
\nJudah Cohen \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e27\u0e48\u0e32 \u201c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e21\u0e32\u0e01\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e01\u0e29\u0e15\u0e23\u0e01\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e23\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e1e\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e04\u0e21\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e31\u0e49\u0e27 \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e19\u0e49\u0e33\u0e17\u0e48\u0e27\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e19\u0e32\u0e27\u201d \u0e40\u0e02\u0e32\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32 AI \u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e17\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e22\u0e32\u0e27 2\u20136 \u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e22\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e36\u0e07\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 \u201c\u0e2b\u0e48\u0e2d\u0e2b\u0e38\u0e49\u0e21\u201d \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e27\u0e31\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e43\u0e0a\u0e49 AI \u0e41\u0e01\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e15\u0e32\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e2d\u0e32\u0e01\u0e32\u0e28 (climatology) \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49
\n\u0e17\u0e35\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e2d\u0e32\u0e28\u0e31\u0e22\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c MIT Engaging \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c \u201c\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e36\u0e48\u0e07\u0e0b\u0e39\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u201d \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e14\u0e01\u0e47\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e41\u0e21\u0e49\u0e41\u0e15\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e04\u0e22\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e1a\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 AI \u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e47\u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d \u0e42\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e19\u0e0b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e25\u0e01\u2014including \u0e17\u0e35\u0e21\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e28\u0e39\u0e19\u0e22\u0e4c\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e20\u0e31\u0e22\u0e1e\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e38\u0e21\u0e0a\u0e19\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u2014\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e15\u0e4c\u0e21\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e01
\n\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e40\u0e17\u0e04 \u0e27\u0e34\u0e28\u0e27\u0e01\u0e23\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e19\u0e31\u0e01\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e38\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e31\u0e01\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32 \u0e1a\u0e17\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e04\u0e37\u0e2d:
\n– \u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 \u201cwrapper\/postprocessing\u201d \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e25\u0e14\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e04\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e48\u0e32\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49
\n– \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 (probabilistic) \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e01\u0e49\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e25\u0e32\u0e14\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27 \u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e34\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e13\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21
\n– \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33 \u0e25\u0e14\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e20\u0e32\u0e04\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07
\nSPU Tech News \u0e04\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e14\u0e47\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e0a\u0e38\u0e21\u0e0a\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e31\u0e01\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 2\u20136 \u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e1b\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e37\u0e14\u0e2b\u0e22\u0e38\u0e48\u0e19\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e1f\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e09\u0e38\u0e01\u0e40\u0e09\u0e34\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e21\u0e32\u0e01\u0e1e\u0e2d\u0e08\u0e30\u0e1b\u0e01\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e4c\u0e2a\u0e34\u0e19<\/p>\n
Nature study shows AI \u201cerror-correction wrapper\u201d boosts subseasonal forecasts for better storm, energy, and emergency planning
\nA long-standing blind spot in weather prediction is finally narrowing. American researchers have unveiled a machine-learning postprocessing layer that learns from forecast errors and corrects model outputs\u2014doubling skill in the critical 2\u20136 week (subseasonal) window and taking first place in the ECMWF seasonal competition.
\nInstead of traditional bias correction that collapses toward the mean, the AI wrapper adapts to historical mistakes and shifts forecasts to where the signals actually are. The result: consistent improvements beyond climatology for the first time in this range and statistically significant gains in predicting extremes\u2014exactly what farmers, grid operators, and emergency managers need to mobilize resources with weeks, not days, of lead time.
\nCo-author Judah Cohen notes that while short-range AI has progressed, longer horizons remain tough. Their approach \u201cwraps\u201d the best dynamical models with adaptive error learning, improving both time-averaged outcomes and tail events such as floods and cold spells. Trained on MIT\u2019s Engaging cluster, the final model does not require a supercomputer to run. It is open source, low cost, and model-agnostic\u2014even enhancing systems already bias-corrected by other AI methods.
\nKey takeaways for engineers, data scientists, operational meteorologists, and students:
\n– Error-learning postprocessing can unlock a forecast horizon once deemed too chaotic to predict.
\n– Probabilistic outputs, when adaptively corrected, translate into actionable signals for preparedness.
\n– Open, low-cost design lowers the access barrier, enabling real deployment across sectors.
\nSPU Tech News distills these insights for the tech community and students to accelerate access to practical, high-impact knowledge. A more reliable 2\u20136 week window means a more resilient energy grid, smarter farm operations, and emergency teams with enough time to protect people and assets.<\/p>\n
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