Google développe le système GraphCast pour prévoir la météo 10 jours à l'avance, le plus précis au monde

Google a développé le système d'IA GraphCast avec la capacité de fournir les prévisions météorologiques sur 10 jours les plus précises au monde .

Lors de tests récents, GraphCast de Google a surpassé le système du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF) en termes de précision des prévisions.

Hệ thống GraphCast ứng dụng AI của Google được kỳ vọng sẽ cách mạng hóa ngành khí tượng học.

Le système GraphCast de Google, basé sur l'IA, devrait révolutionner le secteur de la météorologie.

Plus précisément, dans une étude publiée dans la revue Science, GraphCast a pu faire des prédictions plus précises pour 90 % des 1 380 paramètres testés, notamment la température, la pression, la vitesse et la direction du vent et l'humidité.

En septembre 2023, GraphCast avait prédit que l'ouragan Lee toucherait terre sur la côte de la Nouvelle-Écosse (Canada) 9 jours avant que l'événement ne se produise, alors que les outils de prévision météorologique traditionnels ne prédisaient que 6 jours à l'avance. De plus, ils se sont avérés moins précis en termes d’heure et de lieu d’atterrissage.

Des recherches montrent que « GraphCast de Google peut prédire des centaines de variables météorologiques sur 10 jours dans le monde entier en moins d'une minute. »

Le modèle GraphCast combine des algorithmes d’apprentissage automatique et des « réseaux de neurones graphiques » (GNN) – une architecture de traitement de données structurées spatialement.

Le système est formé à l’aide de données météorologiques archivées par l’ECMWF depuis plus de 40 ans. GNN permet une génération rapide de prévisions en utilisant des ressources informatiques minimales.

La mission principale de GraphCast est de prédire l’interaction entre les conditions atmosphériques à différents endroits du globe. Mais le système GraphCast n’est toujours pas capable de fournir les informations complexes qui sont cruciales pour prévoir des événements météorologiques comme les ouragans.

Les chercheurs de DeepMind ont également exprimé leur confiance dans la capacité du modèle à s'adapter à différents types de systèmes météorologiques. Une version bêta de GraphCast est désormais disponible sur le site Web de l'ECMWF.

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