Google présente WeatherNext 3, un modèle d'IA marquant une nouvelle étape en météorologie

Les experts de Google DeepMind et de Google Research ont dévoilé un nouveau modèle d'IA qui révolutionne le processus de prévision météorologique. Baptisée WeatherNext 3, cette technologie permet de surveiller les changements atmosphériques avec une plus grande précision et de prévoir leurs mouvements plus fréquemment. Cette innovation représente la prochaine vague de changements majeurs basés sur les technologies d'apprentissage profond dans le domaine de la météorologie. C'est ce que rapporte Techcrunch.com indique .

Selon ixbt.com et TechCrunch, Google commencera à intégrer ce modèle dans les informations météorologiques de son moteur de recherche, de Google Maps et des applications Gemini. Il sera également accessible aux utilisateurs ordinaires et aux chercheurs via les plateformes cloud de Google. L'ingénieur en chef de Google, Samier Merchant, souligne qu'il s'agit de la première fois que ces variables clés alimentent directement les produits de l'entreprise.

La supériorité de l'IA sur les supercalculateurs traditionnels

Actuellement, la plupart des prévisions météorologiques sont générées par des supercalculateurs gouvernementaux traitant des équations mathématiques représentant les lois de la physique. Bien que précis, ces systèmes sont très coûteux et relativement lents. En 2018, après que le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF) a mis à disposition plus d'un demi-siècle de données météorologiques, les chercheurs en IA ont commencé à entraîner des modèles capables de prédire aussi précisément que les outils gouvernementaux, mais beaucoup plus rapidement.

Ferran Alet, responsable de recherche chez DeepMind, explique que la météo est extrêmement chaotique et que de petites différences peuvent entraîner des changements majeurs. L'apprentissage automatique apprend la physique approximative dans des conditions de données incomplètes et de puissance de calcul limitée, formant des modèles à partir de grandes quantités de données. Le modèle WeatherNext 3 a surpassé ses principaux concurrents lors des tests effectués sur l'outil de référence Operational WeatherBench créé par la startup Brightband.

Améliorations technologiques et nouvelles opportunités

Le nouveau modèle a surpassé les modèles d'apprentissage profond d'organisations leaders comme Microsoft, NVIDIA et l'ECMWF, ainsi que les prévisions traditionnelles du Service météorologique national des États-Unis, dans l'analyse de paramètres tels que la température, la vitesse du vent et l'humidité. Auparavant, la prévision météorologique par IA faisait face à trois problèmes majeurs : la couverture d'une zone plus large (15-25 kilomètres carrés), les difficultés à détecter la pluie et la dépendance aux données des agences gouvernementales.

Le modèle WeatherNext 3 résout ces trois problèmes. Les chercheurs affirment qu'il peut prédire avec une précision allant jusqu'à 5 kilomètres pour les variables clés. Les évaluations concernant la pluie ont été améliorées de 60 % par rapport au modèle WeatherNext 2, et les prévisions sont désormais fournies toutes les heures au lieu de toutes les six heures. Ces avancées ont été rendues possibles grâce au fait que le modèle possède 2,4 fois plus de paramètres que le précédent et que les objectifs des têtes de décodeur ont été finement ajustés.