Mes petits nuages maussades et analogiques, attachez vos ceintures car Google Esprit profond je viens de laisser tomber un bombe météo qui fera trembler le baromètre de tous les prévisionnistes de la planète, j’ai nommé GenCast.
Contrairement aux modèles météorologiques traditionnels qui vous donnent une seule prévision, GenCast fonctionne davantage comme un panel d’experts qui débattent entre eux. Le système génère 50 scénarios différents pour chaque prévision, un peu comme avoir l’avis de 50 météorologues expérimentés en simultané et puis tout ce petit monde numérique discutant entre eux.
Le plus impressionnant est que cette armée de météorologues virtuels obtient des résultats plus fiables que le système européen. CEPMMTconsidéré jusqu’à présent comme la référence mondiale. Sur 1320 combinaisons de variables météorologiques testées à différentes échelles temporelles, GenCast s’est montré plus précis dans 97,2% des cas, et même 99,8% pour les prévisions au-delà de 36 heures !
Alors que les superordinateurs traditionnels travaillent dur et prennent des heures pour modéliser leurs prédictions avec des dizaines de milliers de processeurs, GenCastquant à lui, il boucle l’affaire en 8 minutes chrono sur un seul processeur Google Cloud TPU v5.
Et les implications sont énormes :
- Énergies renouvelables : Les tests ont démontré une précision supérieure dans la prévision de la production d’énergie éolienne à l’échelle mondiale, rendant l’énergie verte plus fiable et potentiellement accélérant son adoption.
- Catastrophes naturelles : GenCast excelle particulièrement dans la prévision des événements extrêmes comme les cyclones, avec une capacité accrue à prédire leurs trajectoires. Plus besoin d’attendre le dernier moment pour évacuer une zone à risque.
- Agriculture : Les agriculteurs pourront planifier leurs activités avec une précision jamais vue auparavant. Adieu les mauvaises surprises climatiques !
Techniquement parlant, GenCast est basé sur un modèle de diffusionspécialement adapté à la géométrie sphérique de la Terre pour comprendre et prédire des régimes météorologiques complexes à l’échelle planétaire.
Pour compléter son éducation, l’IA a ingéré 40 ans de données météorologiques historiques issues des archives ERA5 du CEPMMT, un peu comme si elle avait avancé rapidement tous les bulletins météorologiques de l’époque où vos parents fumaient encore des cigarettes. rejoints devant leur lycée !
Et le meilleur, c’est que Google DeepMind a décidé de faire GenCast entièrement open source : code, paramètres, tout est accessible au public. Mieux encore, l’entreprise prévoit de mettre à disposition des prévisions historiques et en temps réel, permettant à chacun d’intégrer ces données dans ses propres modèles et recherches.
Voilà, alors en attendant de voir GenCast débarquer dans nos applications météo quotidiennes, une chose est sûre, l’avenir de la météo s’annonce prometteur, avec quelques averses perturbatrices et de grosses rafales de désintermédiation, si vous voyez ce que je veux dire.
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