Les prévisions météorologiques sont une réserve privée. Un nouveau modèle d’IA veut démocratiser la prédiction du temps

Un groupe de chercheurs vient de soulever une option des plus frappantes: démocratiser la météorologie. Son nouveau système de prédiction météorologique remet en question les systèmes traditionnels, très chers dans les ressources de calcul et utilise l’IA afin que (presque) n’importe lequel d’entre nous puisse devenir un météorologue qui effectue ses propres prédictions personnalisées.

Témoire. C’est le nom d’un nouveau système de prédictions météorologiques qui, selon les responsables, feront tout chercheur avec un ordinateur de bureau dans un météorologue à part entière. Le système utilise des algorithmes d’IA et soulève une alternative aux systèmes conventionnels qui utilisent des milliers de fois plus de capacité informatique.

Prédictions maison. La chose normale est qu’une plate-forme de prévision météorologique prend plusieurs heures pour traiter un pronostic. Pour cela, il a également besoin de supercalculateurs et d’une équipe d’experts qui développent, maintiennent et affichent ces systèmes de prévision. Aardvark Weather vous permet de former un modèle d’IA avec des données des stations météorologiques, des satellites, des navires ou des avions dans le monde, puis de faire des prédictions en fonction de ces données.

L’enquête. L’étude publiée dans Nature cette semaine Ils expliquent comment la prédiction météorologique numérique (NWP) est remplacée par l’apprentissage automatique et les réseaux de neurones qui permettent « d’améliorer la vitesse et la précision » de la prédiction.

Prévisions hyperlocalisées. Entre autres choses, le système permettrait d’offrir des prévisions hyperlocalisées et adaptées à des industries spécifiques. Richard Turner, professeur d’apprentissage automatique à l’Université de Cambridge, a expliqué dans The Guardian comment ce modèle pourrait être utilisé pour prédire les températures des cultures agricoles en Afrique ou des vitesses de vent pour une entreprise d’énergie renouvelable en Europe.

Le temps dans les huit prochains jours. Turner ajoute que le modèle pourrait être en mesure de générer des prévisions précises pour une gamme allant jusqu’à huit jours à l’avenir, alors qu’il est normal que des prévisions précises ne soient garanties qu’à cinq jours.

Rapide. Ce système est capable de générer une prévision complète à partir des données d’observation dans une seconde lors du traitement dans quatre GPU NVIDIA A100, lorsque 1 000 heures-nodo est normalement prise dans le modèle HRES de l’ECMWF.

Idéal pour les pays en développement. Il existe des régions dans lesquelles ces types de prévisions sont particulièrement importants, et avoir un système « personnalisé » serait très utile. Aardvark Weather offre cette option en fonction de ses créateurs, car son implémentation et son utilisation sont beaucoup plus accessibles.

Tentatives précédentes. À la fin de 2023 DeepMind, a annoncé Graphcast, un système de prédiction météorologique basé sur l’IA qui avait une opération jusqu’à 1 000 fois moins cher dans la consommation d’énergie. Sa précision était en fait supérieure au meilleur des systèmes actuels, mais il ne semble pas que le développement ait été mis en œuvre dans la pratique. Il y a quelques mois, des chercheurs DeepMind ont présenté leur évolution, appelée Gencast, une autre prédiction basée sur un apprentissage automatique qui a amélioré leur prédécesseur et bien sûr rivaliser avec Ardvark. Tout indique donc que ce type de systèmes gagne du terrain et de l’intérêt, mais reste à voir s’ils s’appliquent massivement.

Image | Brian McGowan

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