Le modèle d'IA Pangu-Weather de Huawei peut prédire les événements météorologiques en quelques secondes : il vient d'être mis à la disposition du public gratuitement
SHENZHEN, Chine, 7 août 2023 /PRNewswire/ -- Juillet 2023 sera probablement enregistré comme 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'événements météorologiques extrêmes augmente. Les prévisions météorologiques traditionnelles nécessitent d'énormes quantités de puissance de calcul pour fonctionner. Aujourd'hui, un nouveau modèle météorologique alimenté par l'IA est mis à la disposition du public et transforme la manière dont les prévisions météorologiques sont établies.
Pangu-Weather, un modèle d'IA pour les prévisions météorologiques développé par HUAWEI CLOUD, permet d'établir des prévisions météorologiques plus précises grâce à une vitesse de prédiction 10 000 fois supérieure, réduisant les délais de prévision à quelques secondes seulement. Cela facilite la prévision précoce et la préparation des conditions météorologiques extrêmes. Ces résultats ont été publiés dans la revue scientifique avec comité de lecture Nature le 5 juillet 2023.
Pangu-Weather est le premier modèle de prévision IA d'une plus grande précision que les méthodes de prévision numérique traditionnelles. Il est mis à la disposition du public pour la première fois, gratuitement, sur le site web du CEPMMT (Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme). Les prévisionnistes, les météorologues, les amateurs de météo et le grand public disposent ainsi d'une plateforme pour consulter les prévisions météorologiques mondiales à 10 jours du modèle Pangu Weather.
Un « changement de donne » pour les prévisions météorologiques traditionnelles
Outre la mise à disposition des prévisions météorologiques à 10 jours, le CEPMMT a également publié un rapport comparant les prévisions effectuées par Pangu-Weather et l'IFS du CEPMMT (un des principaux systèmes mondiaux de prévision numérique du temps) pour la période allant d'avril à juillet 2023.
Selon le rapport, l'adoption de méthodes d'apprentissage automatique telles que 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). Cette situation peut être attribuée au coût de calcul élevé de l'exécution d'une prévision à l'aide des systèmes de PNT standard. Les modèles ML sont sur le point de révolutionner les prévisions météorologiques avec des prévisions qui nécessitent des coûts de calcul beaucoup plus faibles et qui sont très compétitives en termes de précision.
Le Dr. Tian Qi, scientifique en chef de HUAWEI CLOUD AI Field, membre de l'IEEE et académicien de l'Académie internationale des sciences de l'Eurasie, a expliqué que « les prévisions météorologiques constituent l'un des scénarios les plus importants dans le domaine de l'informatique scientifique, car la prévision météorologique est un système très complexe, mais il est difficile de couvrir tous les aspects de la connaissance mathématique et physique. À l'heure actuelle, Pangu-Weather complète principalement le travail du système de prévision, et sa principale capacité est de prédire l'évolution des états atmosphériques. »
Une grande précision prouvée dans la prévision des conditions météorologiques extrêmes
Les capacités de prévision du modèle Pangu-Weather ont été testées dans des situations extrêmes telles que la tempête Eunice qui a frappé le nord-ouest de l'Europe en février 2022 et la première fois que le Royaume-Uni a atteint 40 °C au cours de l'été 2022. Ces deux exemples montrent que les modèles basés sur des données sont capables de prévoir des situations météorologiques extrêmes et de fournir des orientations pour les prévisions à moyen terme.
Les prévisions de Pangu-Weather couvrent le géopotentiel, l'humidité spécifique, la vitesse du vent et la température. Toutes ces informations sont essentielles pour prévoir le développement des systèmes météorologiques, la trajectoire des tempêtes, la qualité de l'air et les schémas météorologiques. Pangu-Weather a également été utilisé pour prévoir la trajectoire du typhon Khanun, le sixième typhon de l'année.
Le CEPMMT demande depuis longtemps que la communauté mondiale des prévisions météorologiques redouble d'efforts pour utiliser les modèles d'IA en tant que composantes supplémentaires de leurs systèmes de prévision et pour explorer davantage les forces et les faiblesses de ces modèles afin d'aider à la gestion des conditions météorologiques.
Le Dr. Tian Qi a déclaré : « Notre objectif ultime est de créer un cadre de prévision météorologique nouvelle génération en utilisant les technologies de l'IA pour renforcer les systèmes de prévision existants. »
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