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C’est la course aux prévisions météorologiques fiables à long terme | Science

Les conséquences de prévisions météorologiques efficaces vont bien au-delà de la planification des vacances. Des données précises sur une longue période, au-delà des trois jours qui sont actuellement les estimations les plus fiables, pourraient sauver des vies et éviter des pertes économiques, comme le montre une étude publiée dans la revue Science. Nature communications Le chiffre annuel est de 143 milliards de dollars (131,565 milliards d’euros). Des géants de la technologie tels que Google et IBM, en collaboration avec la NASA, et des institutions de l’UE et d’autres continents, se sont associés aux objectifs de l’Année européenne de la science et de la technologie. Plan de l’ONU pour améliorer les systèmes d’alerte précoce et développer des outils permettant de tirer parti des progrès de l’intelligence artificielle pour obtenir des prévisions fiables à moyen et long terme. La compréhension du ciel est l’un des défis scientifiques et technologiques de notre époque.

Les tempêtes, les inondations, les sécheresses, les vagues de chaleur, les ouragans et autres phénomènes météorologiques extrêmes coûtent chaque année des milliards de dollars, dont la majorité (63 %) est liée à l’évaluation des pertes humaines, selon l’étude réalisée par l’Agence européenne pour la sécurité maritime (ESA). Nature dirigé par des chercheurs néo-zélandais. La compréhension et l’anticipation de ces événements indésirables sont essentielles et sont devenues un objectif clé de l’agenda technologique.

Google DeepMind, la société d’intelligence artificielle du géant américain de la technologie, a publié dans la revue Science un modèle de prévision météorologique basé sur l’apprentissage automatique pour fournir des prévisions à 10 jours qui sont « meilleures, plus rapides et plus accessibles que les approches existantes », selon l’étude. Le modèle, appelé GraphCast, a surpassé les systèmes traditionnels dans 90 % des cas testés.

Comparé aux modèles actuels d’analyse de données numériques utilisant des ressources informatiques coûteuses et complexes, GraphCast utilise l’apprentissage automatique formé sur des données historiques pour fournir une prévision précise à 10 jours en moins d’une minute. « Nous pensons que cela marque un tournant dans les prévisions météorologiques », affirment les auteurs, dirigés par Remi Lam, scientifique chez DeepMind.

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Image d’une application de prévisions météorologiques d’IBM.IBM

Également dans cette course IBM, en collaboration avec la NASAavec une approche d’apprentissage automatique, également basée sur le modèle géospatial fondamental de l’entreprise technologique (formé sur un large spectre de données non étiquetées). Cette approche permet d’analyser des millions de données générales pour effectuer différentes tâches.

« Modèles fondamentaux d’intelligence artificielle utilisant des données géospatiales [meteorológicos, de sensores y de satélite] Ils nous permettent de mieux comprendre les nombreux phénomènes liés au climat qui affectent la santé de notre planète, de nous y préparer et d’y faire face d’une manière et à une vitesse jamais vues auparavant », explique Alessandro Curioni, vice-président d’IBM pour l’Europe et l’Afrique et directeur du centre de recherche de l’entreprise à Zurich, en Suisse.

Le programme a déjà été utilisé pour analyser les îlots de chaleur urbains afin de réduire le stress thermique de trois degrés Celsius et pour planifier une campagne de reboisement de 15 milliards d’arbres au Kenya au cours de la prochaine décennie. Il étudie également, en collaboration avec le Science and Technology Facilities Council (STFC) du Royaume-Uni, l’impact des conditions météorologiques extrêmes sur les opérations et les infrastructures aériennes, ainsi qu’un projet de restauration naturelle des peuplements forestiers pour prévenir les inondations. Ce projet a déjà fait l’objet d’un essai pilote à Glasgow.

Pour Kate Royse, directrice du Hartree Centre au STFC, ces modèles « permettent de prendre des décisions plus intelligentes sur la base d’une prévision et d’une gestion précises des risques d’inondation, ce qui est essentiel pour l’aménagement futur des villes ».

Carte du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme.
Carte du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme.CEPMMT

« Nous sommes confrontés de manière dramatique à l’accélération des effets du changement climatique. Nous devons mieux atténuer ces effets et nous y préparer. L’IA pourrait y contribuer », prévient-il dans une publication de recherche européenne. Horizon Andrea Castelletti, professeur à l’université polytechnique de Milan, expert en gestion des ressources naturelles, est un expert en gestion des ressources naturelles.

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Andrea Castelletti partage l’approche des géants de l’informatique selon laquelle les modèles de prévision actuels s’appuient sur des algorithmes pour analyser de grandes quantités de données sans atteindre une précision optimale. « Ils présentent encore des faiblesses », admet Castelletti, qui ajoute : « L’intelligence artificielle pourrait les résoudre.

« Les modèles climatiques existants ne sont pas très performants pour certains phénomènes météorologiques extrêmes. Les vagues de chaleur en Europe, par exemple, augmentent beaucoup plus rapidement dans la réalité que ce que les modèles nous indiquent. Il est important de prévoir les phénomènes extrêmes afin de pouvoir lancer des alertes précoces », reconnaît Dim Coumou, expert en climatologie à l’université d’Amsterdam, aux Pays-Bas.

CLINT, un projet de recherche financé par l’UE auquel participe l’Espagne, associe l’intelligence artificielle aux données du réseau européen de satellites Copernicus afin d’améliorer les prévisions climatiques. Le projet Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme, comme IBM et Google, applique également l’apprentissage automatique dans ses programmes.

Un autre projet européen appelé XAIDA, et auquel l’Espagne participe également, cherche à comprendre les causes sous-jacentes des phénomènes météorologiques extrêmes. « L’objectif est de comprendre le rôle du changement climatique dans des phénomènes allant des vagues de chaleur aux sécheresses et aux précipitations extrêmes. Nous voulons comprendre les facteurs déterminants », explique M. Coumou.

Phénomènes défavorables et rares

L’un des obstacles à l’obtention d’une telle précision est l’information disponible pour former l’intelligence artificielle. Bien qu’il semble que des décennies d’informations soient disponibles, elles peuvent ne pas être pertinentes pour comprendre les événements les plus néfastes. « Les événements extrêmes sont, par définition, rares. Vous ne disposez donc pas toujours d’un grand nombre d’observations. C’est un obstacle majeur si vous voulez utiliser des méthodes d’intelligence artificielle », explique M. Coumou.

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En ce sens, le projet CLINT vise à ce que les systèmes d’intelligence artificielle soient ceux qui génèrent ces données à partir d’informations historiques et qui entraînent l’apprentissage automatique pour améliorer les prédictions.

Certaines initiatives se concentrent sur des phénomènes spécifiques afin de progresser dans la précision des prévisions. C’est le cas du projet laboratoire CRUCIAL des universités de Lancaster et d’Exeter au Royaume-Uni, qui tente de déterminer le nombre d’ouragans dans l’Atlantique en 2024.

« L’évolution de la température des océans, sous l’effet du changement climatique, signifie que les données historiques sur les ouragans ne constituent plus un bon guide pour prédire les ouragans à venir », explique-t-il. Kim KaivantoProfesseur d’économie et membre de l’initiative CRUCIAL.

De même, des chercheurs du Institut coréen du génie civil et de la technologie de la construction (KICT) a mis au point un système permettant de prévoir les crues soudaines une heure à l’avance. Geon-Wook Hwang, chercheur à l’institut, explique : « Une prévision, aussi précise soit-elle, n’a aucune valeur informative si elle n’intervient pas suffisamment tôt pour réduire de manière significative le nombre de victimes et les dégâts matériels causés par les crues soudaines.

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