Google a publié hier, lundi, une nouvelle recherche, révélant la capacité de l’intelligence artificielle à fournir des prévisions météorologiques à court terme, compte tenu de la difficulté de prévoir la météo avec le changement climatique.
Les travaux d’intégration de la technologie d’apprentissage automatique dans le domaine de la météorologie en sont encore à leurs débuts, de sorte qu’ils n’ont encore été intégrés dans aucun système commercial, mais les premiers résultats semblent prometteurs. Les chercheurs de Google ont décrit comment ils ont pu – avec seulement quelques minutes de calculs – générer des prévisions précises de pluie juste 6 heures avant qu’elles ne se produisent, avec une précision de 1 km. À titre de comparaison, les techniques actuelles de prévision météorologique prennent des heures de calcul.
Les prévisions rapides, selon les chercheurs, seront « un outil essentiel pour une adaptation efficace au changement climatique, en particulier par temps violent ». Dans un monde de plus en plus dominé par des conditions météorologiques imprévisibles, les chercheurs estiment que des prévisions à court terme seront nécessaires pour « gérer les crises et réduire les pertes de vies humaines et de biens ».
Le problème avec les méthodes de prédiction traditionnelles – en particulier les simulations basées sur la physique – est qu’elles sont incroyablement intenses en termes de calcul. Par exemple, les simulations météorologiques effectuées par des agences fédérales américaines doivent traiter jusqu’à 100 téraoctets de données provenant de stations météorologiques et prendre des heures à fonctionner sur des superordinateurs coûteux. Quant aux méthodes de Google, elles donnent des résultats en quelques minutes car elles ne tentent pas de modéliser des systèmes météorologiques complexes, mais donnent plutôt des prédictions sur de simples données radar comme moyen de précipitation.
Les chercheurs de l’entreprise ont formé le modèle d’intelligence artificielle sur les données radar historiques collectées entre 2017 et 2019 dans les États américains voisins par la National Oceanic and Atmospheric Administration. Ils disent: Leurs attentes étaient bonnes ou meilleures que les trois méthodes actuelles qui prédisent les mêmes données, mais leur modèle a réussi à surperformer en essayant de faire des attentes plus de six heures avant la date prévue.
Bien que toutes les implications de l’intelligence artificielle n’aient pas encore été observées dans le domaine des prévisions météorologiques, de nombreuses autres sociétés progressent dans ce domaine, notamment IBM et Monsanto. Comme le soulignent les chercheurs de Google, ces méthodes de prédiction deviendront plus importantes dans la vie des gens à un moment où les effets du changement climatique deviennent évidents.
Source : Google
