Une percée de l’IA pourrait améliorer les prévisions météorologiques
Points clés à retenir
- L’intelligence artificielle passe au peigne fin de grandes quantités de données pour créer des prévisions météorologiques plus précises.
- Le Met Office a développé un outil d’intelligence artificielle qui peut prédire avec précision la probabilité de pluie dans les 90 prochaines minutes.
- Spire Global est une entreprise qui utilise déjà l’intelligence artificielle pour améliorer les prévisions.
Oscar King/Getty Images
Votre prochaine mise à jour météo peut être fournie par l’intelligence artificielle (IA).
Le National Weather Service du Royaume-Uni a développé un outil d’intelligence artificielle qui, selon lui, peut prédire avec précision la probabilité de pluie dans les 90 prochaines minutes. Faire des prévisions météorologiques précises est un problème difficile qui a nécessité des milliers d’années de travail. Mais les chercheurs espèrent que l’IA pourra révolutionner les prévisions météorologiques.
« Toute industrie sensible aux conditions météorologiques cherche des moyens d’utiliser l’intelligence artificielle pour améliorer la sécurité et les opérations », a déclaré Renny Vandewege, vice-président des opérations météorologiques de la société d’analyse de données DTN, à ledigitalpost dans une interview par e-mail. « Les services publics, par exemple, utilisent l’IA pour identifier et prévoir la résilience du réseau et les pannes potentielles. »
approche de la pluie
Londres est connue pour son ciel couvert, mais au moins vous pourriez avoir un meilleur avertissement lorsque les arroseurs commencent. La société d’intelligence artificielle DeepMind s’est associée au National Weather Service du Royaume-Uni pour développer un outil d’apprentissage en profondeur appelé DGMR pour les prévisions.
Selon un article récent publié dans la revue, les experts estiment que les prédictions du DGMR sont les meilleures sur une série de facteurs – y compris les prévisions de l’emplacement, de l’étendue, du mouvement et de l’intensité des précipitations – dans 89 % des cas. la natureLa société appelle cette technique « nowcasting » car elle est tellement opportune.
« Nous utilisons une méthode appelée modélisation générative pour faire des prédictions détaillées et plausibles sur les futurs radars basés sur les radars passés », écrit DeepMind sur son site Web. « Conceptuellement, il s’agit de générer un film radar. Avec cette approche, nous pouvons à la fois capturer avec précision des événements à grande échelle et générer de nombreux scénarios de précipitations alternatifs (appelés prévisions d’ensemble) qui nous permettent d’explorer l’incertitude des précipitations. »
Appu Shaji, un scientifique en intelligence artificielle qui n’a pas participé aux recherches de DeepMind, a qualifié le travail de l’entreprise d' »impressionnant » dans une interview par e-mail avec ledigitalpost.
« Cela dit, ces travaux en sont encore à leurs balbutiements, et nous devrions nous attendre à voir des améliorations significatives de la précision et de la probabilité de prédiction au cours des prochaines années », a-t-il ajouté.
prédire le chaos
La météo est un processus désordonné qu’il est difficile de prévoir avec précision.
« Les modèles et technologies météorologiques avancés, tels que l’intelligence artificielle, peuvent améliorer les prévisions et nous aider à mieux planifier, préparer et atténuer les effets des événements météorologiques », a déclaré van der Weg.
Les modèles et technologies météorologiques avancés, tels que l’intelligence artificielle, peuvent améliorer les prévisions et nous aider à mieux planifier, préparer et atténuer les effets des événements météorologiques.
« Alors que les événements météorologiques deviennent plus fréquents et extrêmes, des prévisions précises avec des délais plus longs signifient plus de temps et plus d’informations pour les entreprises, les communautés et le public pour prendre de meilleures décisions. »
L’expert en intelligence artificielle d’Intel, Vikram Saletore, a déclaré à ledigitalpost dans une interview par e-mail que des modèles informatiques sont actuellement utilisés pour exécuter des simulations météorologiques. Mais, a-t-il dit, les modèles météorologiques doivent être exécutés fréquemment pour faire des prévisions précises à mesure que l’environnement change.
Saletore a ajouté : « L’IA améliore considérablement les prévisions météorologiques en permettant et en accélérant considérablement ces environnements simulés pour prendre un grand nombre de modèles historiques avec l’environnement actuel comme entrée et exécuter des prédictions des résultats potentiels. »
Spire Global est une entreprise qui utilise déjà des programmes d’intelligence artificielle pour améliorer les prévisions. Le programme PredictWind fournit des prévisions de vent aux utilisateurs de sports nautiques et récréatifs en traitant des données satellitaires à l’aide d’algorithmes informatiques.
« Le changement climatique augmente la probabilité de conditions météorologiques extrêmes, et les opérations mondiales exposent les entreprises à la menace de perturbations météorologiques dans le monde entier », a déclaré l’expert en intelligence artificielle Spire Global à ledigitalpost dans une interview par e-mail.
La puissance de calcul a toujours été le goulot d’étranglement des prévisions météorologiques. En conséquence, certains des superordinateurs les plus puissants sont dédiés à l’analyse des prévisions.
Ryan McGinnis/Getty Images
« L’IA a une opportunité incroyable de réduire la dépendance à l’égard de moteurs puissants et d’exécuter potentiellement ces modèles pour obtenir des résultats identiques ou meilleurs avec une charge de calcul considérablement réduite », a déclaré Shaggy. « L’apprentissage en profondeur n’essaie pas de résoudre ces formules directement, mais les prédit en fonction de modèles observables. »
Shaggy a noté que l’approche de l’IA est similaire à la façon dont les investisseurs boursiers observent les tendances au fil du temps. « L’apprentissage en profondeur a une plus grande précision », a-t-il ajouté. « La précision et la puissance prédictives du modèle ne feront que s’améliorer à l’avenir. »
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