Un nouvel outil d'intelligence artificielle présenté par la startup WindBorne Systems affiche des résultats plus précis dans les prévisions météorologiques que les principales organisations intergouvernementales mondiales. Fondée en 2019 par des étudiants de l'Université de Stanford, l'entreprise a développé une méthode révolutionnaire pour intégrer les données de capteurs dans des modèles d'apprentissage profond (deep learning). C'est ce que rapporte Techcrunch.com rapporte.
La sixième version du modèle de l'entreprise, baptisée WeatherMesh, surpasse les systèmes du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF). Kai Marshland, directeur produit chez WindBorne, souligne que la prévision à cinq jours du modèle WeatherMesh 6 est aussi précise que la prévision à un jour des systèmes traditionnels. Cela est particulièrement évident lors de la mesure de la température à la surface du sol.
Les prévisions météorologiques traditionnelles reposent sur des modèles physiques complexes nécessitant des superordinateurs coûteux, dont le traitement prend beaucoup de temps. Les modèles d'IA créés par de grands laboratoires comme Google DeepMind et des startups fonctionnent beaucoup plus rapidement. WindBorne se distingue de ses concurrents grâce à un ensemble de données exclusif collecté via sa flotte de près de 400 ballons météorologiques.
Actuellement, WeatherMesh 6 fournit de nouvelles prévisions toutes les heures, alors que les modèles traditionnels le font toutes les six heures. La précision des prévisions en Europe et aux États-Unis a été portée à 3 kilomètres. Le PDG de WindBorne, John Dean, a souligné l'importance de posséder ses propres données, affirmant qu'il est illogique d'être une entreprise météo basée sur l'IA sans avantage concurrentiel en matière de données.
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