Google a développé une alternative à la prévision météorologique traditionnelle, utilisant son modèle d’intelligence artificielle de pointe, GraphCast AI. Contrairement aux méthodes conventionnelles reposant sur de puissants superordinateurs, GraphCast excelle dans certaines conditions, offrant une précision sans précédent avec une rapidité remarquable, générant des prévisions en moins d’une minute.
Décrit dans un article publié dans Science, GraphCast propose une alternative aux prévisions météorologiques numériques classiques. Il souligne la demande croissante en puissance de calcul des superordinateurs, opposée à la capacité de GraphCast à produire des résultats supérieurs avec une fraction de l’énergie nécessaire.
Puissance et efficacité de GraphCast
L’IA de Google peut prédire plus de centaines de variables météorologiques à l’échelle mondiale sur une période de 10 jours, avec une résolution de 0,25°. Le modèle surpasse les systèmes les plus précis dans 90 % des 1 380 cibles de vérification, excédant dans la prévision d’événements graves tels que les cyclones tropicaux, les rivières atmosphériques et les températures extrêmes.
Formation et performance
Le modèle de GraphCast a été formé sur plus de 40 ans de données météorologiques historiques fournies par le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF). Matthew Chantry, coordinateur de l’apprentissage automatique au CEPMMT, salue les progrès rapides des algorithmes d’IA dans les prévisions météorologiques.
Efficacité énergétique
GraphCast est rapide, précis et très économe en énergie, ne nécessitant qu’une minute de charge de calcul sur un ordinateur cloud Google TPU v4. En comparaison, les superordinateurs traditionnels peuvent être jusqu’à 1 000 fois plus coûteux en termes de coûts énergétiques.
Limites de GraphCast
Bien que remarquable, GraphCast présente des limites notables. Il ne peut pas surpasser la méthode basée sur un superordinateur dans tous les scénarios de prévision et ne peut pas fournir le même niveau de détail que la technologie traditionnelle.
Google DeepMind affirme que GraphCast peut servir d’outil complémentaire aux systèmes météorologiques des superordinateurs, mais ne les remplacera pas de sitôt. Le CEPMMT envisage déjà de développer son propre modèle d’IA à intégrer à son système de prévision numérique du temps.
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