GraphCast domine le pronostic météorologique « de référence mondiale » grâce à l’IA de Google DeepMind formée sur des décennies de données, réussissant à prédire 90 % des mesures atmosphériques

GraphCast, un nouveau modèle de prévision météorologique basé sur l’intelligence artificielle, a récemment fait une avancée majeure dans le domaine de la météorologie. Entraînée avec des décennies de données de réanalyse météorologique, l’IA a réussi à prédire 90% des mesures atmosphériques avec une précision impressionnante.

Le modèle GraphCast se différencie des prévisions météorologiques numériques traditionnelles en utilisant directement les données météorologiques historiques pour améliorer ses prévisions. Il prédit des centaines de variables météorologiques sur une période de 10 jours avec une résolution globale de 0,25, le tout en moins d’une minute. En utilisant des paramètres relativement réduits par rapport aux normes de l’apprentissage automatique moderne, GraphCast a surpassé les systèmes déterministes opérationnels les plus précis sur 90% des 1 380 cibles de vérification.

Les performances de GraphCast dans la prévision d’événements graves, tels que les cyclones tropicaux, les rivières atmosphériques et les températures extrêmes, démontrent sa robustesse et son potentiel de valeur ajoutée en aval. Ce développement ouvre de nouvelles voies pour renforcer l’étendue des décisions prises par les individus et les industries en fonction des conditions météorologiques, rendant les prévisions de marché plus précises, plus accessibles et adaptées à des applications spécifiques.

GraphCast représente ainsi une avancée majeure en matière de prévisions météorologiques précises et efficaces. De plus, cette méthode pourrait avoir un impact significatif sur d’autres problèmes de prévision géo-spatio-temporelle, tels que le climat et l’écologie, l’énergie, l’agriculture, ou encore d’autres systèmes dynamiques complexes.

L’utilisation de l’intelligence artificielle dans ce domaine ouvre des perspectives passionnantes pour l’avenir de la prévision météorologique et laisse entrevoir de nouvelles opportunités pour l’application de l’apprentissage automatique dans d’autres sciences physiques. En somme, GraphCast représente un tournant dans le domaine des prévisions météorologiques, démontrant tout le potentiel de l’IA pour la modélisation de systèmes dynamiques complexes.

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