Proiectul WeaMyL și-a propus să îmbunătățească acuratețea, performanța și fiabilitatea sistemelor naționale de avertizare nowcasting prin utilizarea tehnicilor de învățare automată (ML) aplicate pe observațiile radarului, satelitului și stațiilor meteo. Accentul s-a pus pe obținerea unei precizii mai mari în prezicerea apariției și a zonelor afectate de fenomene meteorologice severe, precum și pe obținerea unor timpi de decizie mai mici (în comparație cu timpi de decizie actuali, exclusiv umani). Scopul principal al proiectului este de a automatiza sistemele de avertizare nowcasting prin crearea unei platforme bazate pe ML pentru prognoza timpurie și precisă a fenomenelor severe. Astfel, s-a urmărit să fie baza unui nou cadru pentru detectarea iminentă a vremii severe, adaptat posibilităților tehnologice actuale.
WeaMyL a implicat un consorțiu multidisciplinar care a inclus Universitatea Babeș-Bolyai (UBB) ca instituție de frunte în învățarea automată, Administrația Națională de Meteorologie din România (ANM) ca echipă românească de vârf în cercetare și meteorologie operațională și două echipe de la Institutul Meteorologic Norvegian (MET) una având expertiză în cercetarea meteorologică și cealaltă în învățarea automată și dezvoltarea de software.
Proiectul WeaMyL a fost finanțat de granturile Norvegiene sub numărul RO-NO-2019-0133. Contract: nr. 26/2020.
Bugetul total al proiectului a fost de aproximativ 1 milion de euro.
Perioada de realizare: din septembrie 2020 până în august 2023.
