Ai-je besoin d’un parapluie ? Google utilise l’IA pour essayer d’améliorer les prévisions de pluie à deux heures

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Les prévisions météorologiques sont notoirement mauvaises pour prédire les risques de pluie imminente – comme peut en témoigner toute personne qui a été trempée après avoir quitté la maison sans parapluie.

Maintenant, les scientifiques de Google DeepMind ont développé un système de prévision basé sur l’intelligence artificielle qui, selon eux, peut prédire avec plus de précision la probabilité de pluie dans les deux prochaines heures que les systèmes existants.

Les prévisions météorologiques d’aujourd’hui reposent en grande partie sur de puissants systèmes de prévision numérique du temps (NWP), qui utilisent des équations décrivant le mouvement des fluides dans l’atmosphère pour prédire la probabilité de pluie et d’autres types de temps.

« Ces modèles sont vraiment incroyables de six heures à environ deux semaines en termes de prévision météorologique, mais il y a une zone – en particulier autour de zéro à deux heures – dans laquelle les modèles fonctionnent particulièrement mal », a déclaré Suman Ravuri, chercheur au sein de l’équipe DeepMind à Londres et co-leader du projet.

La « prévision immédiate des précipitations » est une tentative pour combler cet angle mort. Le Dr Peter Dueben, coordinateur des activités d’apprentissage automatique et d’IA au Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme, qui n’était pas impliqué dans la recherche, a déclaré : « En prévision immédiate, ce que nous essayons de faire est de prendre des observations à partir de maintenant et d’essayer pour faire des prédictions sur la météo en quelques minutes à quelques heures. L’apprentissage automatique peut vous aider à créer un outil extrêmement rapide.

DeepMind n’était pas le seul groupe à tenter de développer de tels outils, mais il était actuellement en tête du domaine, a-t-il ajouté. Sa technologie s’appuie sur des données radar haute résolution, qui peuvent suivre la quantité d’humidité dans l’air en envoyant à plusieurs reprises un faisceau dans la basse atmosphère et en mesurant la vitesse relative du signal, qui est ralentie par la vapeur d’eau.

S’appuyant sur des conversations avec des météorologues du Met Office sur les types d’outils de prévision météorologique qui seraient les plus utiles, Ravuri et ses collègues ont utilisé une approche d’apprentissage automatique appelée modélisation générative pour développer un outil qui pourrait faire des prévisions probabilistes de précipitations moyennes à fortes pour les 90 prochaines années. minutes, sur la base des 20 dernières minutes de données radar haute résolution.

En plus d’affecter les individus, les fortes pluies peuvent perturber les réseaux de transport et d’approvisionnement énergétique et l’agriculture.

L’outil de DeepMind a été évalué aux côtés de deux outils de prévision de pluie existants par plus de 50 météorologues du Met Office, qui l’ont classé premier pour sa précision et son utilité dans 88 % des cas. Les résultats sont publiés dans Nature.

Le scientifique senior de DeepMind, Shakir Mohamed, a déclaré : « L’IA a le potentiel de nous aider à répondre à certaines des questions scientifiques les plus complexes en sciences de l’environnement, telles que le changement climatique.

« Cet essai montre que l’IA pourrait être un outil puissant en ce moment en permettant aux prévisionnistes de passer moins de temps à parcourir des piles de données de prédiction sans cesse croissantes et de mieux comprendre les implications de leurs prévisions. »

Niall Robinson, responsable des partenariats et de l’innovation produit au Met Office, a déclaré : « Les conditions météorologiques extrêmes ont des conséquences catastrophiques, notamment des pertes de vies humaines et, comme le suggèrent les effets du changement climatique, ces types d’événements sont appelés à devenir plus fréquents. Ainsi, de meilleures prévisions météorologiques à court terme peuvent aider les gens à rester en sécurité et à prospérer. Cette recherche démontre le potentiel que l’IA peut offrir en tant qu’outil puissant pour améliorer nos prévisions à court terme et notre compréhension de l’évolution de nos modèles météorologiques. »

Dueben a ajouté qu’il était encourageant de voir une grande entreprise technologique telle que Google travailler avec des météorologues experts pour développer de nouveaux outils de prévision : « Vous pouvez créer l’outil parfait, mais s’il n’est pas utilisé par les prévisionnistes, cela ne sert à rien.

« Je pense que cette combinaison de la collaboration entre Google et le Met Office, l’implication des prévisionnistes et la nouvelle approche de modélisation générative qui fournit une nouvelle façon de représenter les situations météorologiques distinctes et la certitude de ces prévisions, en fait une étape importante effronté. »

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