Lors de tests récents, GraphCast a surpassé le système du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) en termes de précision des prévisions.
Dans une recherche publiée dans la revue Science, GraphCast a pu faire des prévisions plus précises pour 90 % des 1 380 paramètres testés, notamment la température, la pression, la vitesse et la direction du vent et l'humidité.
Plus important encore, GraphCast surpasse considérablement les autres dans la prévision des événements météorologiques naturels extrêmes.
En septembre 2023, GraphCast avait prédit que l'ouragan Lee frapperait les côtes de la Nouvelle-Écosse, au Canada, neuf jours à l'avance, alors que les outils de prévision météorologique traditionnels ne le prévoyaient que six jours à l'avance. Ils étaient également moins précis quant au moment et au lieu de l'impact.
Des recherches montrent que : « GraphCast 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 partir de plus de 40 ans de données météorologiques archivées par le CEPMMT. GNN permet de générer rapidement des prévisions avec un minimum de ressources informatiques.
La mission principale de GraphCast est de prédire les interactions entre les conditions atmosphériques à différents endroits du globe.
Cependant, malgré les avancées significatives de Google DeepMind, les prévisions météorologiques restent une tâche difficile.
Le système GraphCast n’est pas encore capable de fournir les informations complexes qui sont essentielles pour prévoir des événements météorologiques tels que les ouragans.
Dans le même temps, alors que les modèles de prévision traditionnels sont mieux à même de s’adapter au changement climatique, les modèles d’IA formés sur des données historiques ont encore du mal à s’adapter à l’évolution des conditions climatiques.
Cependant, les chercheurs de DeepMind se sont montrés confiants quant à la capacité du modèle à s'adapter à différents types de systèmes météorologiques. Une version test de GraphCast est actuellement disponible sur le site web du CEPMMT.
(selon Infocity)
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