La Chine développe un modèle de prévision météorologique utilisant l'IA

Illustration ANTARA

JAKARTA - Des scientifiques chinois ont développé un nouveau modèle de prévisions météorologiques saisonnières utilisant la technologie d’intelligence artificielle (IA), qui fournit de meilleures prévisions météorologiques pour réduire l’impact des catastrophes climatiques.

Le modèle « FuXi Subseasonal », développé par un certain nombre de scientifiques de l’Académie d’Intelligence artificielle pour les sciences (SAIS) de Shanghai, de l’Université de Fudan et du Centre national climatique de Chine, a augmenté par milliers de fois la vitesse opérationnelle, avec une précision estimative plus élevée et une période d’estimation plus longue que les modèles internationaux officiels existants, selon le quotidien Global Times, citant des membres de l’équipe qui développe le modèle.

« L’alerte aux catastrophes climatiques est une autre valeur importante du modèle FuXi sous-saisonnel », a déclaré Qi Yuan, responsable de l’équipe de développement, a rapporté ANTARA depuis Anadolu, vendredi 19 juillet.

Il a déclaré que l’équipe avait considérablement augmenté la période d’anticipation des conditions météorologiques extrêmes de 30 jours à 36 jours, prévoyant le potentiel de catastrophes climatiques le plus rapidement possible et obtenant plus de temps pour prendre des mesures de réponse et d’atténuation.

Le modèle « FuXi-sous-saisonnel » représente l’un des modèles d’IA qui sont utilisés en Chine pour prédire des conditions météorologiques extrêmes.

En juillet de l’année dernière, lorsque le cyclone Doksuri a frappé Chinga, Fengwu, une machine d’un modèle d’apprentissage développée par le Shanghai artificiel Intelligence Laboratory, a dépassé des modèles similaires en Europe et en Amérique pour prédire leurs mouvements, affirme qi.

Pendant ce temps, Bai Musa, un scientifique du Shanghai artificiel Intelligence Laboratory, a expliqué que le modèle Fengwu s’est principalement axé sur les étapes de prévision en utilisant les données obtenues à partir de la réanalyse atmosphérique et en obtenant des prévisions météorologiques plus précises.

Les modèles d’IA comme Fengwu utilisent l’intelligence artificielle pour analyser des éléments fournis par l’assimilation des données atmosphériques, tels que la vitesse du vent, la température et l’humidité pour prédire le temps futur.

L’intelligence artificielle peut profiter d’éléments météorologiques passés, tels que la température, pour prédire le temps à l’avenir et obtenir des résultats plus précis, a expliqué Ouyang Wanli, un autre scientifique du laboratoire de Shanghai.

Contrairement aux modèles physiques traditionnels qui sont principalement utilisés sur des superordinateurs, Fengwu ne nécessite qu’une unité de traitement graphique pour produire des prévisions météorologiques mondiales de haute précision pour les 10 prochains jours dans les 30 secondes.