Forte de prévisions plus rapides, précises et accessibles, cette intelligence artificielle réalise une avancée majeure dans la prévision météorologique. Le système Aardvark Weather, développé par des chercheurs de l'Université de Cambridge, l'Institut Alan Turing, Microsoft Research et le Centre Européen pour les Prévisions Météorologiques à Moyen Terme (ECMWF), pourrait transformer la manière dont les prévisions météorologiques sont effectuées à travers le monde.
Aardvark Weather propose une refonte complète des méthodes de prévision météorologique actuelles. Traditionnellement, les prévisions sont générées par des superordinateurs à travers une série complexe d'étapes nécessitant des heures de calcul et l'expertise de grandes équipes de chercheurs. Aardvark utilise, lui, un modèle d'apprentissage automatique qui traite les données brutes provenant de stations météorologiques, de satellites, de ballons météorologiques, de navires et d'avions pour produire des prévisions. Ce système est non seulement des milliers de fois plus rapide, mais il utilise également beaucoup moins de puissance de calcul, permettant à un simple ordinateur de bureau de générer des prévisions en quelques minutes seulement.
Cette approche innovante permet à Aardvark de surpasser certains systèmes de prévision nationaux, tels que le système GFS des États-Unis, en utilisant seulement 10% des données d'entrée nécessaires aux systèmes existants. En remplaçant l'ensemble du processus de prévision par un modèle unique, Aardvark offre des prévisions globales et locales avec une flexibilité inégalée, facilitant la création de prévisions personnalisées pour des industries spécifiques ou des régions particulières.
Vers une démocratisation des technologies de prévision avancées
L'approche modulaire et l'optimisation de la prévision de bout en bout d'Aardvark garantissent une utilisation efficace des ensembles de données disponibles. Dr Scott Hosking de l'Institut Alan Turing souligne que ce changement de paradigme permettrait aux nations en développement et aux régions peu couvertes par les données de bénéficier de prévisions météorologiques avancées. En démocratisant l'accès à des technologies de prévision avancées, ce modèle pourrait transformer la prise de décision dans les pays en développement, où l'accès aux ressources computationnelles et à l'expertise nécessaire pour développer des systèmes conventionnels est souvent limité. Cette démocratisation pourrait avoir des implications significatives pour les planificateurs d'urgence, les décideurs politiques et les industries qui dépendent de prévisions météorologiques précises.
Ce système n'a pour autant pas vocation à se substituer complètement au systèmes de prévisions actuellement en place. Le développement d'Aardvark n'aurait pas été possible sans des décennies de développement de modèles physiques par la communauté scientifique, et les chercheurs expriment leur gratitude envers l'ECMWF pour leur ensemble de données ERA5, essentiel pour l'entraînement du modèle. Les prochaines étapes incluent l'exploration du déploiement d'Aardvark dans le sud global et l'intégration de la technologie dans les travaux de l'Institut Alan Turing pour développer des prévisions environnementales de haute précision.
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