TECHNO - Ce système de prévision météo à court terme serait supérieur aux systèmes existants. Pour développer ce programme de “prévision immédiate” qui concerne les précipitations, les scientifiques du laboratoire londonien DeepMind appartenant à Google se sont associés aux météorologues du centre du Met Office (le service météorologique national du Royaume-Uni).
L’outil, appelé DGMR, est capable de prédire avec précision la probabilité de pluie dans les deux prochaines heures. La prévision météorologique à court terme demande l’interprétation de toute une série de facteurs, et demeure l’un des points les plus difficiles de la prévision météo.
Dans une étude publiée dans la revue Nature le 29 septembre, des scientifiques ont comparé à l’aveugle le nouveau modèle avec les outils déjà existants. Au final, plusieurs dizaines d’experts ont conclu que les prévisions de la DGMR étaient les meilleures pour une série de facteurs. Les prédictions seraient ainsi supérieures 89% du temps concernant l’emplacement, l’étendue, le mouvement et l’intensité de la pluie. Le rapport indique que la DGMR “améliore la qualité des prévisions, la cohérence des prévisions et la valeur des prévisions”.
Une IA basée sur les données radar
De nombreux pays partagent tout au long de la journée des clichés des mesures radar qui retransmettent la formation et l’évolution des nuages. Au Royaume-Uni, par exemple, ces données sont actualisées toutes les cinq minutes.
Ces clichés sont ensuite assemblés à la chaîne pour réaliser une vidéo en slow motion. Le résultat illustre le déplacement de la pluie et des nuages à travers un pays, un peu comme les prévisions visuelles que l’on peut voir à la télévision.
Ces données sont ensuite transmises à l’intelligence artificielle DGMR, un réseau génératif profond. DGMR se sert de ces données comme point de départ et les prolonge pour en générer de nouvelles, à venir dans le temps. Le procédé se rapproche de celui d’un GAN, un programme informatique capable de générer de faux visages grâce à des échantillons prélevés sur Internet.
L’équipe a travaillé sur le projet pendant plusieurs années. Le système a utilisé des données radars collectées toutes les cinq minutes entre le 1er janvier 2016 et le 31 décembre 2019. La collaboration avec le Met Office, qui a modelé le projet, a aussi été décisive à l’élaboration du programme.
“Cela a poussé le développement de notre modèle d’une manière différente de celle que nous aurions subie par nous-mêmes, explique Suman Ravuri, chercheur à DeepMind. Sinon, nous aurions peut-être fait un modèle qui ne soit finalement pas particulièrement utile.”
Les scientifiques espèrent que leur “travail servira de base à de nouvelles méthodes de données, de code et de vérification - ainsi qu’à une plus grande intégration de l’apprentissage automatique et des sciences de l’environnement dans la prévision de plus grands ensembles de variables environnementales - qui permettent à la fois de fournir des vérification et utilité opérationnelle ».
À voir également sur Le HuffPost: Cette intelligence artificielle pourrait bouleverser le doublage au cinéma
0 Commentaires