Il progetto CLINT ha organizzato una summer school rivolta principalmente a studenti PhD, promuovendo formazione avanzata su eventi climatici estremi e AI. Sono stati realizzati webinar frequenti per favorire il trasferimento di conoscenze, mentre i policy brief pubblicati mirano a informare direttamente i policy maker. Il progetto include una componente dedicata allo stakeholder engagement e promuove la replicabilità grazie all’adozione di una politica open source per dati, strumenti e modelli sviluppati.
Il progetto CLINT è volto a migliorare la capacità di previsione e gestione degli eventi climatici estremi tramite l’intelligenza artificiale. Ex-ante, si è puntato a generare impatti ambientali (miglioramento delle previsioni), sociali (aumento della consapevolezza), economici (riduzione dei danni) e di governance (integrazione nei servizi climatici). Gli output includono dataset, modelli e strumenti digitali; gli outcome attesi riguardano una maggiore resilienza e capacità decisionale.
CLINT ha sviluppato modelli innovativi per l’identificazione e la previSìone di eventi estremi, ha pubblicato strumenti open source e ha prodotto materiali formativi e divulgativi. I risultati sono in linea con gli obiettivi ex-ante. La replicabilità è favorita da approcci standardizzati e open source.
