IA contre catastrophes naturelles : Aurora, le système intelligent de prévision des cyclones et des vagues océaniques.
Les applications météo vous permettent de vérifier la météo, la probabilité de précipitations et la qualité de l'air. Les utilisateurs utilisent ces applications quotidiennement pour savoir quelle sera la température ou les conditions météorologiques tout au long de la journée. De cette façon, ils savent s’ils doivent prendre un parapluie avant de quitter la maison, mettre un manteau pour rester au chaud ou rester à la maison en cas de pluie torrentielle.
Certaines des applications qui fournissent ces informations incluent AEMET Weather, El Tiempo, Meteored et Accuweather, entre autres. Mais imaginez-vous abandonner ces applications pour investir dans une intelligence artificielle capable de prédire les cyclones ou les vagues océaniques ? Sans trop approfondir cette question, Aurora, une IA développée par Microsoft, est capable de faire des prévisions météorologiques à haute résolution .
Comme l'explique la société de Redmond dans la revue Nature, ce modèle a été formé avec plus d'un million d'heures de données géophysiques, ce qui lui permet de surpasser les prévisions existantes du système terrestre, permettant des prévisions plus précises et plus efficaces de la qualité de l'air, des trajectoires des cyclones tropicaux et de la dynamique des vagues océaniques.
De plus, Aurora génère des prévisions en quelques secondes , surpassant même les modèles existants à un coût de calcul inférieur à celui des méthodes de prévision actuelles. Par conséquent, cette IA « représente une étape importante vers la démocratisation des prédictions précises et efficaces du système terrestre », déclare Microsoft sur son blog officiel .
À l’avenir, une telle IA pourrait être adaptée à d’autres usages que les prévisions météorologiques . La raison ? Aurora est initialement formé comme un modèle de base et peut ensuite être spécialisé grâce à des ajustements précis pour aller au-delà de ce qui est considéré comme des prévisions météorologiques traditionnelles, comme la prévision de la pollution atmosphérique.
Ce modèle a été formé sur plus d’un million d’heures de données géophysiques provenant de satellites, de radars, de stations météorologiques, de simulations et de prévisions.
Les expériences nécessaires à la formation d’Aurora ont pris entre quatre et huit semaines , contre des années actuellement nécessaires pour développer des modèles de référence. Il est toutefois important de mentionner que ce court laps de temps a été possible grâce aux données accumulées précédemment à l’aide d’approches traditionnelles.
D'autre part, au cours de son développement, Microsoft a adapté le modèle à diverses capacités de prédiction , notamment les vagues océaniques et les cyclones tropicaux, démontrant ainsi sa capacité à servir de modèle de base pour le système terrestre, plutôt que simplement pour l'atmosphère.
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