L'IA de Google améliore les prévisions immédiates
L’un des défis les plus difficiles pour les systèmes d’intelligence artificielle est la prévision du temps – avec un nombre presque infini de variables à évaluer et à modéliser. Mais Google dit que son IA progresse dans la précision de ses prévisions « immédiates ».
Une IA fait de meilleure prévisions « immédiates »
Les prévisons immédiates, prévoient la météo à très court terme, au cours d’une ou deux prochaines heures. Bien qu’un rapide coup d’œil par la fenêtre puisse vous donner une idée, savoir exactement quand la pluie débutera ou s’arrêtera peut être très utile pour la planification d’événements, pour l’agriculture ou la prévention des catastrophes.
Google a appliqué des techniques d’apprentissage profond, calquées sur les réseaux neuronaux du cerveau humain, pour produire des prévisions améliorées pour de petites zones (un kilomètre carré) sur une heure.
Ce nouveau système, présenté dans un document qui n’a pas encore été évalué par les pairs, constitue une avancée significative par rapport aux modèles de prédiction qui existent actuellement, selon Google. Il peut faire des prévisions précises en minutes plutôt qu’en heures, ce qui est beaucoup plus utile lorsque vous voulez savoir ce que la météo sera à court terme.
Cette augmentation de la vitesse est obtenue en abandonnant la lourde tâche des modèles physiques intensifs en calcul et en les remplaçant par des réseaux de neurones formés sur des données historiques.
« Un avantage significatif de l’apprentissage automatique est que l’inférence est peu coûteuse en matière de calcul étant donné qu’un modèle est déjà formé, permettant des prévisions presque instantanées et dans une haute résolution », écrit Jason Hickey, ingénieur logiciel principal chez Google Research, dans un article du blog.
L’IA de Google était plus précise que les trois techniques de prédictions existantes
Les analyses de l’intelligence artificielle de Google se sont avérées plus précises que les trois techniques de prédictions existantes auxquelles elles ont été comparées, bien que les rôles aient été inversés pour les prévisions de plus de six heures à l’avance – pour l’instant, ce type de traitement de l’intelligence artificielle est le mieux adapté pour faire des prévisions à court terme des conditions météorologiques.
L’IA de Google excelle également dans la compréhension de grandes quantités de données. La National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) recueille désormais près de 100 téraoctets de données par jour à partir d’images radars, de satellites, de stations météorologiques et d’autres sources.
L’une des astuces du système de Google consiste à traiter les prévisions immédiates comme un problème de vision par ordinateur, plutôt que d’essayer de modéliser la physique du monde réel. Les images radars sont rassemblées et analysées à l’aide de réseaux de neurones convolutifs ou CNN – les mêmes réseaux utilisés pour reconnaître les objets dans des images.
Ces CNN sont particulièrement bons pour obtenir des résultats rapides avec un haut niveau de précision, tant qu’ils ont suffisamment de données sur lesquels ils peuvent s’entraîner.
Une IA utile également pour le changement climatique
À plus grande échelle, il sera crucial de savoir comment les conditions météorologiques évolueront en temps réel pour évaluer l’impact du changement climatique sur la planète, et il semble que l’IA de Google soit à la hauteur de ce défi.
« Comme les conditions météorologiques sont modifiées par le changement climatique et que la fréquence des événements météorologiques extrêmes augmente, il devient plus important de fournir des prévisions exploitables à des résolutions spatiales et temporelles élevées », écrivent les chercheurs de Google dans leur article.
Source : Google
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