Pour la première fois, l’IA surpasse les meilleurs modèles météorologiques

Lors de récents tests, l’IA GraphCast de Google a produit des prévisions météorologiques à 10 jours d’une précision sans précédent et en un temps record : une minute sur un seul superordinateur quand ce type de tâche prend normalement des heures et implique plusieurs de ces machines.

L’IA GraphCast

L’effet papillon postule que le simple battement d’ailes de l’un de ces insectes puisse déclencher une violente tempête à l’autre bout du monde. Les prévisions météorologiques ont pour mission de transformer tous ces papillons proverbiaux en modèles précis qui vous renseignent sur le temps à venir.

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Si la prévision numérique actuelle utilise les observations météo du monde entier et les soumet à des équations physiques complexes exécutées sur des superordinateurs, l’algorithme GraphCast de Google se révèle plus précis, rapide et peut être exécuté sur du matériel moins puissant.

Entraîné sur un vaste ensemble de données recueillies par des satellites, des radars et des stations météorologiques au cours des quatre dernières décennies, GraphCast s’appuie sur plus d’un million de points de grille autour de la surface de la Terre (chacun mesurant 0,25 degré de longitude et de latitude). Pour chacun d’entre eux, le modèle prend en compte cinq variables au niveau de la surface (température, pression, humidité, vitesse et la direction du vent) et six variables au niveau de l’atmosphère à 37 altitudes différentes.

Dans le cadre de travaux publiés dans la revue Science, Peter Battaglia et ses collègues ont exécuté le nouvel algorithme sur une seule machine Google TPU v4, et comparé ses résultats en matière de prévisions météorologiques au système de référence High Resolution Forecast (HRES).

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Des résultats impressionnants

GraphCast a été capable de faire des prévisions à 10 jours en moins d’une minute, et s’est avéré plus précis que HRES pour 90 % des variables de test et des délais de prévision. Lorsque les modèles se concentraient sur la troposphère (couche la plus basse de l’atmosphère) il a surpassé HRES dans 99,7 % des cas.

Plus impressionnant encore, GraphCast a démontré sa capacité à identifier les phénomènes météorologiques violents plus tôt que HRES, quand bien même il n’avait pas été spécifiquement entraîné à le faire. Dans un exemple concret, l’IA a prédit avec précision l’endroit où un ouragan allait frapper neuf jours à l’avance, contre six pour HRES.

Google précise que le code de GraphCast est libre, impliquant que les scientifiques du monde entier puissent l’intégrer à leurs outils et modèles météorologiques.

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