Étude : Le système d’IA surpasse les humains en matière de prévisions météorologiques mondiales

Cette histoire a été initialement publiée sur Lireécrire.com

Dans une percée pour intelligence artificiellechercheurs chez Google Esprit profond ont développé un système d’IA appelé GraphCast qui peut prédire la météo mondiale jusqu’à 10 jours dans le futur. avec précision que les méthodes de prévision traditionnelles. Les résultats ont été publiés cette semaine dans la revue Science.

Selon un récent annonce, GraphCast était plus précis que le principal système de prévisions météorologiques actuel géré par le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF) – dans plus de 90 % des 1 380 mesures d’évaluation testées. Ces mesures comprenaient la température, la pression, la vitesse et la direction du vent, ainsi que l’humidité à différents niveaux atmosphériques.

GraphCast fonctionne en utilisant une technique d’apprentissage automatique appelée réseaux de neurones graphiques.

Il a été formé sur plus de 40 ans de données météorologiques passées du CEPMMT pour apprendre comment les systèmes météorologiques se développent et se déplacent dans le monde. Une fois formé, GraphCast n’a besoin que de l’état actuel de l’atmosphère et de l’état six heures auparavant comme entrées pour générer une prévision mondiale sur 10 jours en une minute environ sur un seul ordinateur cloud.

En rapport: Comment les robots et l’IA transforment la salle de chirurgie

Cette méthode est bien plus rapide, moins coûteuse et plus économe en énergie que l’approche traditionnelle de prévision numérique du temps utilisée par les centres nationaux de prévision comme le CEPMMT. Cette technique repose sur la résolution d’équations physiques complexes sur des superordinateurs, ce qui prend des heures de temps et d’énergie de calcul.

Matthew Chantry, un expert de l’ECMWF, a confirmé que GraphCast surpassait systématiquement les autres modèles météorologiques d’IA de sociétés comme Huawei et Nvidia. Il estime que cela marque un tournant important pour l’IA en météorologie, les systèmes progressant « bien plus tôt et de manière plus impressionnante que prévu ».

Les chercheurs de DeepMind soulignent que GraphCast a prédit avec précision l’arrivée de l’ouragan Lee en Nouvelle-Écosse neuf jours à l’avance, contre seulement six jours pour les méthodes conventionnelles. Cela a donné aux gens trois jours supplémentaires pour se préparer.

GraphCast n’a pas surpassé les modèles traditionnels en prédisant l’intensification rapide de l’ouragan Otis au large de la côte Pacifique du Mexique.

Bien que prometteurs, les experts notent que les modèles d’IA comme GraphCast pourraient avoir du mal à prendre en compte le changement climatique puisqu’ils sont formés sur des données historiques. Le CEPMMT envisage de développer une approche hybride, combinant IA prévisions avec des modèles météorologiques physiques. Le Met Office britannique a récemment annoncé des projets similaires, estimant que cette technique combinée fournirait les prévisions les plus robustes à l’ère du changement climatique.