Google DeepMind a introduit GenCastun modèle de prévision météorologique alimenté par l’IA qui atteint une précision sans précédent pour les prévisions jusqu’à 15 jours à l’avance. Conçu spécifiquement pour la géométrie de la Terre, GenCast génère des scénarios météorologiques futurs probables en analysant les données météorologiques récentes et les modèles tirés des données historiques s’étalant de 1979 à 2018.
Lors des assessments comparant GenCast au système de prévision d’ensemble (ENS) chief du secteur, il a surpassé l’ENS en termes de précision dans 97,2 % des cas, atteignant 99,8 % pour les prévisions au-delà de 36 heures. Notamment, GenCast excellé dans la prévision des événements météorologiques extrêmes comme les cyclones tropicaux. Il offre également une efficacité remarquable : il produit une prévision sur 15 jours en seulement huit minutes à l’aide d’une seule unité de traitement Google Cloud Tensor v5, par rapport aux heures requises par les modèles traditionnels basés sur un superordinateur.
Malgré ses réalisations, GenCast ne devrait pas remplacer les météorologues. Le modèle repose sur des données historiques, qui peuvent être moins prédictives dans le contexte du changement climatique, et ne peuvent pas prendre en compte toutes les variables atmosphériques. Les prévisions traditionnelles basées sur la physique et les analyses d’specialists restent essentielles pour garantir la fiabilité.
GenCast rejoint d’autres outils météorologiques basés sur l’IA, tels que FourCastNet de Nvidia et Pangu-Climate de Huawei. Ses functions potentielles s’étendent au-delà de la météorologie, y compris la planification des énergies renouvelables et la préparation aux catastrophes, où des scénarios basés sur des probabilités peuvent éclairer l’allocation des ressources.
DeepMind prévoit de continuer à affiner GenCast et à l’intégrer dans des systèmes de prévision plus larges. Le format en libre accès du modèle permettra aux prévisions historiques et en temps réel de compléter les méthodes météorologiques existantes. Bien que GenCast représente une avancée significative en matière de précision et d’efficacité prédictives, son rôle est envisagé comme un outil collaboratif plutôt que comme une answer autonome.
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