SHENZHEN, Chine, le 4 août 2023 /CNW/ -- Juillet 2023 pourrait être le mois le plus chaud jamais enregistré, et peut-être le plus chaud depuis 120 000 ans. Le climat se réchauffe et, par conséquent, la probabilité d'exposition aux phénomènes météorologiques extrêmes augmente. Les prévisions météorologiques traditionnelles exigent une énorme capacité de traitement. Un nouveau modèle de prévisions météorologiques alimenté par l'IA maintenant offert public révolutionne le domaine des prévisions météorologiques.
Pangu-Weather, un modèle alimenté par l'IA pour les prévisions météorologiques mis au point par HUAWEI CLOUD, permet d'établir des prévisions météorologiques plus précises grâce à une vitesse de prévision 10 000 fois supérieure, réduisant les délais nécessaires à la formulation de prévisions météorologiques à quelques secondes seulement. Cela favorise les prévisions précoces et permet de se préparer plus rapidement aux conditions météorologiques extrêmes. Ces résultats sont tirés de la publication scientifique évaluée par des pairs Nature datant du 5 juillet 2023.
Pangu-Weather est le premier modèle de prévision alimenté par l'IA doté d'une plus grande précision que les méthodes de prévision numérique traditionnelles. Il est accessible gratuitement pour la première fois sur le site Web du Centre européen de prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT). Cela permet aux spécialistes des prévisions météorologiques, aux météorologues, aux amateurs de météo et au grand public à l'échelle mondiale d'avoir accès à une plateforme pour consulter les prévisions météorologiques des dix prochains jours selon le modèle Pangu-Weather.
Un modèle qui change la donne pour les prévisions météorologiques traditionnelles
En plus de rendre disponibles des prévisions météorologiques sur 10 jours, le CEPMMT a également publié un rapport comparant les prévisions faites par le modèle Pangu-Weather et le système de prévisions intégré du CEPMMT (un système mondial de pointe en matière de prévision numérique du temps) d'avril à juillet 2023.
Selon le rapport, l'adoption de méthodes d'apprentissage automatique comme le modèle Pangu-Weather pourrait « changer la donne en ce qui concerne les progrès progressifs et plutôt lents des méthodes traditionnelles de prévision numérique du temps (PNT) » dont la capacité de prévision a augmenté d'environ un jour par décennie (selon l'Organisation météorologique mondiale, ou OMM). Cela peut être attribué au coût de calcul élevé associé à la réalisation de prévisions avec des systèmes de PNT standard. Les modèles d'apprentissage machine sont destinés à révolutionner les prévisions météorologiques avec des prévisions qui nécessitent des coûts de calcul beaucoup moins élevés et qui sont très concurrentielles sur le plan de la précision.
Voici la déclaration de M. Tian Qi, scientifique en chef de la division de l'IA de HUAWEI CLOUD, et membre de l'IEEE et de l'Académie internationale des sciences de l'Eurasie : « Les prévisions météorologiques constituent l'un des scénarios les plus importants dans le domaine de l'informatique scientifique, car il s'agit d'un système très complexe pour lequel il est difficile de couvrir tous les aspects sur le plan des connaissances mathématiques et physiques. Actuellement, Pangu-Weather est en mesure de réaliser en grande partie l'ensemble des tâches du système de prévision, et sa principale capacité est de prédire l'évolution des conditions atmosphériques. »
Grande précision démontrée dans la prévision des conditions météorologiques extrêmes
Les capacités de prévision du modèle Pangu-Weather ont été mises à l'essai dans des situations extrêmes, comme la tempête Eunice qui a frappé le nord-ouest de l'Europe en février 2022 et la première fois que le mercure a atteint 40 °C au Royaume-Uni à l'été 2022. Ces deux exemples montrent que les modèles axés sur les données peuvent prévoir les conditions météorologiques extrêmes et fournir des conseils concernant les prévisions à moyen terme.
Les prévisions du modèle Pangu-Weather couvrent le géopotentiel, l'humidité spécifique, la vitesse du vent et la température. Tous ces renseignements sont essentiels pour prévoir le développement des systèmes météorologiques, les trajectoires des tempêtes, la qualité de l'air et les situations météorologiques. Pangu-Weather a également été utilisé pour prédire la trajectoire du typhon Khanun, le sixième typhon depuis le début de l'année.
Le CEPMMT réclame depuis longtemps davantage d'efforts de la part de la communauté mondiale des prévisions météorologiques afin d'utiliser les modèles d'IA comme composantes supplémentaires de ses systèmes de prévision et d'explorer plus à fond les forces et les faiblesses de ces modèles pour faciliter la gestion des conditions météorologiques.
M. Tian Qi poursuit : « Notre objectif ultime est de créer un cadre de prévision météorologique de prochaine génération en utilisant les technologies d'intelligence artificielle pour renforcer les systèmes de prévision existants. »
Photo - https://mma.prnewswire.com/media/2169824/1.jpg
SOURCE Huawei
PERSONNE-RESSOURCE : Yifan Jim, Téléphone : +86-18620346367
Partager cet article