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Aug. 20, 2024, 5:39 a.m.
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Nvidia dévoile un modèle météorologique basé sur l'IA pour des prévisions locales améliorées

Brief news summary

Le modèle météorologique IA de Nvidia est prêt à révolutionner les prévisions météorologiques au niveau régional, améliorant notre compréhension des événements météorologiques à court terme. Cette percée dans la science atmosphérique démontre le rôle croissant de l'apprentissage automatique dans ce domaine. En exploitant les capacités de l'IA, les scientifiques peuvent simuler efficacement l'atmosphère, une tâche généralement réservée aux superordinateurs coûteux. Grâce à ce nouveau modèle, les événements météorologiques locaux peuvent être prévus rapidement et avec précision, avec une meilleure opportunité d'information et des prédictions plus fréquentes. Contrairement aux superordinateurs, les modèles d'apprentissage automatique sont économiques, offrant un accès à des prévisions météorologiques précises pour les pays disposant de ressources limitées. Cette avancée est cruciale pour prévoir des événements météorologiques extrêmes et allouer efficacement les ressources de réponse en cas de catastrophe. En fin de compte, elle ouvre la voie à des prévisions météorologiques hautement précises à l'échelle mondiale, optimisant l'allocation des ressources et pouvant potentiellement sauver des vies.

La division de recherche de Nvidia a récemment dévoilé un modèle météorologique basé sur l'IA qui devrait améliorer les prévisions météorologiques au niveau régional pour les événements à court terme. Ce développement marque un changement progressif dans la science atmosphérique, alors que l'apprentissage automatique joue un rôle de plus en plus important. Selon Mike Pritchard, chercheur chez Nvidia, 'l'IA révolutionne notre façon de simuler l'atmosphère. ' Traditionnellement, résoudre des équations physiques pour prévoir des phénomènes météorologiques futurs nécessitait des superordinateurs coûteux et massifs, ce qui limitait la résolution et la quantité de prévisions. Cependant, l'IA a démontré des capacités prédictives comparables ou supérieures dans des scénarios similaires. Les récentes recherches de Nvidia introduisent un nouveau modèle qui prédit rapidement les événements météorologiques locaux, tels que les orages, avec une précision au niveau du kilomètre. Ce modèle contribue à une diffusion plus rapide des informations en temps opportun, comme l'explique Maria Molina de l'Université du Maryland.

L'efficacité des calculs de l'apprentissage automatique permet des prédictions plus fréquentes. De plus, les modèles d'apprentissage automatique sont plus rentables à exploiter après avoir été formés, rendant la prévision météorologique plus accessible aux pays disposant de ressources limitées. Cette accessibilité est cruciale pour prévoir des événements météorologiques extrêmes comme les « derechos » et les ouragans, pouvant potentiellement sauver des vies. Le technologue Peetak Mitra considère cette avancée comme un pas vers des prévisions météorologiques à l'échelle kilométrique extrêmement précises à travers le monde, ce qui serait transformateur en termes de réponse aux catastrophes et de gestion des ressources. Cela pourrait faciliter les efforts de secours ciblés au bon endroit et au bon moment, plutôt que dispersés de manière aléatoire. De plus, on peut s'attendre à ce que les systèmes d'alerte améliorés contre les tempêtes profitent à diverses régions du monde à l'avenir.


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