Un nouveau modèle de prévision météorologique basé sur l’IA peut effectuer le travail avec une précision sans précédent et beaucoup plus rapidement que la technologie actuelle.
Construit par Google DeepMind – le laboratoire axé sur l’IA du géant du Web – GraphCast semble prêt à révolutionner le processus de prévision météorologique.
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GraphCast peut prévoir la météo jusqu'à 10 jours à l'avance « avec plus de précision et beaucoup plus rapidement que la météo de référence de l'industrie ». système de simulation — la prévision à haute résolution (HRES), produite par le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF) », Google DeepMind dit dans un post mardi.
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Notamment, l'outil peut également proposer des avertissements plus précoces en cas de événements météorologiques extrêmes
et prédire le mouvement des cyclones avec plus de précision, donnant ainsi aux autorités et aux résidents plus de temps pour se préparer aux tempêtes dévastatrices, sauvant ainsi potentiellement des vies.Lorsque l'ouragan Lee a frappé l'est du Canada en septembre, GraphCast a prédit avec précision qu'il toucherait terre en La Nouvelle-Écosse neuf jours auparavant, alors que les prévisions traditionnelles ne faisaient la même prédiction qu'environ six jours plus tôt. avance.
GraphCast a été formé sur quatre décennies de données météorologiques, ce qui lui a permis d’apprendre les relations de cause à effet derrière les systèmes météorologiques de la Terre, a déclaré l’équipe DeepMind.
Remarquablement, GraphCast prend moins de 60 secondes pour créer une prévision sur 10 jours, ce qui la rend bien plus rapide que la méthode conventionnelle. approche utilisée par HRES, qui, selon l'équipe, « peut prendre des heures de calcul dans un supercalculateur avec des centaines de Machines."
Lors d'une comparaison des deux systèmes, GraphCast a donné des prévisions plus précises sur plus de 90 % des 1 380 variables de test et des délais de prévision par rapport à HRES.
« Lorsque nous avons limité l’évaluation à la troposphère, la région de l’atmosphère située entre 6 et 20 kilomètres d’altitude la plus proche de la surface de la Terre. là où des prévisions précises sont les plus importantes, notre modèle a surpassé HRES sur 99,7 % des variables de test pour les conditions météorologiques futures", a déclaré l'équipe. dit.
À mesure que les conditions météorologiques évoluent dans le climat en constante évolution de la Terre, GraphCast ne fera que s'améliorer en alimentant des données de meilleure qualité.
L’équipe met à disposition le code modèle de GraphCast pour permettre aux scientifiques et aux prévisionnistes d’accéder à la technologie. Cela leur permettra de l’adapter à des phénomènes météorologiques spécifiques et de l’optimiser pour différentes parties du monde. Le CEPMMT teste déjà cet outil.
Une étude publiée mardi par Science offre un aperçu plus détaillé chez GraphCast.
"L'utilisation pionnière de l'IA dans les prévisions météorologiques bénéficiera à des milliards de personnes dans leur vie quotidienne", a déclaré Google DeepMind. « Mais nos recherches plus larges ne visent pas seulement à anticiper les conditions météorologiques: elles visent à comprendre les modèles plus larges de notre climat. En développant de nouveaux outils et en accélérant la recherche, nous espérons que l’IA pourra permettre à la communauté mondiale de relever nos plus grands défis environnementaux.
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