Google a révélé, mercredi, le développement d'une Intelligence artificielle (IA) révolutionnaire, capable de prévoir la météo sur 15 jours avec une précision jamais atteinte. Cette avancée technologique promet non seulement de transformer la manière dont nous anticipons les phénomènes climatiques, mais aussi de contribuer à la sauvegarde de vies humaines face à l'augmentation des catastrophes naturelles.
Le modèle GenCast, développé par DeepMind, le laboratoire d'IA de Google basé à Londres, a démontré une capacité de prévision supérieure à celle du modèle de référence actuel, selon l'entreprise. Le Centre européen de prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT), qui fournit des prévisions pour 35 pays et est reconnu mondialement pour sa précision, est désormais dépassé par GenCast.
En effet, ce dernier surpasse les prévisions du centre dans plus de 97% des cas, selon les tests réalisés sur les 1 320 catastrophes climatiques recensées en 2019. Conçu sur une période de quatre décennies, de 1979 à 2018, à partir de données telles que la température, la vitesse du vent et la pression atmosphérique, le modèle de Google est désormais capable de fournir une prévision précise sur 15 jours en seulement huit minutes, contre plusieurs heures avec les méthodes traditionnelles.
«Gencast fournit de meilleures prévisions sur la météo quotidienne et les événements extrêmes... et ce jusqu'à 15 jours à l'avance », fait valoir un communiqué de Google. Les scientifiques ont mis en garde contre l'augmentation de la fréquence et de l'intensité des conditions météorologiques extrêmes, un phénomène amplifié par le changement climatique d'origine humaine. Cet été, une vague de chaleur soudaine au Maroc a causé la mort d'au moins 21 personnes en l'espace de 24 heures.
En septembre, l'ouragan Helene a fait 237 victimes en Floride et dans d'autres États du Sud-Est des États-Unis. Face à ces événements tragiques, Google affirme que son modèle GenCast a « systématiquement surpassé » les prévisions du modèle de référence actuel, notamment pour les vagues de chaleur extrême, les épisodes de froid intense et les vitesses de vents violents, offrant ainsi des prévisions plus fiables pour anticiper ces catastrophes climatiques.
« Des prévisions plus précises des risques de conditions météorologiques extrêmes peuvent ainsi aider les autorités à protéger davantage de vies, à éviter d'importants dégâts matériels et à économiser de l'argent », souligne Google.
Le modèle GenCast, développé par DeepMind, le laboratoire d'IA de Google basé à Londres, a démontré une capacité de prévision supérieure à celle du modèle de référence actuel, selon l'entreprise. Le Centre européen de prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT), qui fournit des prévisions pour 35 pays et est reconnu mondialement pour sa précision, est désormais dépassé par GenCast.
En effet, ce dernier surpasse les prévisions du centre dans plus de 97% des cas, selon les tests réalisés sur les 1 320 catastrophes climatiques recensées en 2019. Conçu sur une période de quatre décennies, de 1979 à 2018, à partir de données telles que la température, la vitesse du vent et la pression atmosphérique, le modèle de Google est désormais capable de fournir une prévision précise sur 15 jours en seulement huit minutes, contre plusieurs heures avec les méthodes traditionnelles.
«Gencast fournit de meilleures prévisions sur la météo quotidienne et les événements extrêmes... et ce jusqu'à 15 jours à l'avance », fait valoir un communiqué de Google. Les scientifiques ont mis en garde contre l'augmentation de la fréquence et de l'intensité des conditions météorologiques extrêmes, un phénomène amplifié par le changement climatique d'origine humaine. Cet été, une vague de chaleur soudaine au Maroc a causé la mort d'au moins 21 personnes en l'espace de 24 heures.
En septembre, l'ouragan Helene a fait 237 victimes en Floride et dans d'autres États du Sud-Est des États-Unis. Face à ces événements tragiques, Google affirme que son modèle GenCast a « systématiquement surpassé » les prévisions du modèle de référence actuel, notamment pour les vagues de chaleur extrême, les épisodes de froid intense et les vitesses de vents violents, offrant ainsi des prévisions plus fiables pour anticiper ces catastrophes climatiques.
« Des prévisions plus précises des risques de conditions météorologiques extrêmes peuvent ainsi aider les autorités à protéger davantage de vies, à éviter d'importants dégâts matériels et à économiser de l'argent », souligne Google.
