Google est parvenu à créer un modèle de réseau de neurones beaucoup plus efficace que les méthodes traditionnelles de prédiction météorologique. Sa rapidité et sa fiabilité pourraient être déterminantes dans les conditions météorologiques extrêmes pour gérer les situations de crise et sauver des vies.
Actuellement, les prévisions météorologiques sont assurées par des relevés et des observations satellites qu’on confie à des supercalculateurs. À mesure que leur puissance augmente, les modèles météo se complexifient, et l’on parvient désormais à obtenir des prévisions météorologiques fiables à court terme.
Les méthodes actuelles souffrent néanmoins d’un problème majeur : leur lenteur. Elle limite fortement le nombre de prévisions qu’on peut effectuer chaque jour, on est donc incapable de prédire rapidement l’évolution des phénomènes météorologiques les plus violents. D’autre part, après plusieurs heures de calcul, la prévision qu’on obtient est déjà partiellement obsolète puisqu’elle se base sur des données qui le sont aussi. Une équipe de recherche de Google s’est intéressée au problème, et leurs premiers résultats sont très prometteurs.
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L’IA de Google prévoit la météo sur plusieurs heures en seulement 1 minute
Les chercheurs de Google ont tenté de prédire les précipitations sur une zone donnée le plus précisément possible, et surtout le plus rapidement possible. Ils sont parvenus à créer un modèle de réseau de neurones capable d’indiquer où il pleuvra jusqu’à six heures à l’avance, avec une précision de 1 km, en seulement une minute de calcul. L’avantage majeur réside bien évidemment dans le gain de temps. La nouvelle méthode permet une « adaptation efficace au changement climatique, en particulier pour les conditions météorologiques extrêmes », et représente une avancée cruciale pour « la gestion des crises et la réduction des pertes en vies humaines et en biens ». On ne peut que leur donner raison lorsqu’on compare leur résultat aux 6 heures de calculs et aux 100 To nécessaires aux méthodes traditionnelles.
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Pour être aussi performant, Google a « nourri » son intelligence artificielle avec les données radar collectées ces deux dernières années sur tout le territoire américain. Ses prévisions ont ensuite été comparées avec les modèles actuels. En plus d’être beaucoup plus rapide, le réseau neuronal s’est également révélé aussi précis, voire plus précis, dans ses prévisions jusqu’à six heures. Au-delà, les chercheurs précisent que leur modèle perd en fiabilité, et que les simulations traditionnelles le battent. L’IA de Google pourrait néanmoins trouver sa place dans tous les domaines qui nécessitent des prévisions fiables à court terme, comme les opérations de sauvetage ou les courses de bateau.
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Source : Google Blog – Description de la méthode
