Depuis ses sortie en août de l'année dernièrePangu a révolutionné les prévisions météorologiques, offrant des prévisions plus rapides et plus précises que les méthodes météorologiques traditionnelles.
Pangu-Météo en premier fait irruption sur scène en juillet 2023, lorsqu’un article détaillant le modèle d’IA a été publié dans la revue Nature. Un mois plus tard, il a été lancé sur le site Internet du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF).

Le modèle d’IA a franchi une étape majeure lorsqu’il a pu établir des prévisions météorologiques sur sept jours en seulement 10 secondes, soit plus de 10 000 fois plus rapidement que les méthodes traditionnelles.

Puis le 29 février, quelques mois seulement après son lancement, Pangu-Weather a été classé premier parmi les 10 principales avancées scientifiques de la Chine en 2023 selon la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (NSFC).
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Le géant chinois de la technologie Huawei Technologies mène la révolution météorologique avec ses modèles d’IA de prévision météorologique rapides et précis. Photo : Reuters
« Dans sa reconnaissance par le NSFC, Pangu a réalisé deux réalisations majeures : premièrement, il a amélioré d'environ 0,6 jour le système de prévision météorologique leader mondial du CEPMMT. Cela signifie qu'il peut prédire des extrêmes météo plus tôt et avec plus de précision », a rapporté le Science and Technology Daily. « La seconde concerne les prévisions sur 7 jours en 10 secondes, 10 000 fois plus rapides que les prévisions numériques. »

Selon un rapport de Huawei publié fin février, Pangu a fourni des prévisions plus précises sur des éléments météorologiques cruciaux, tels que la température, la pression, l'humidité et la vitesse du vent, que les simulations numériques. De plus, sa marge d’erreur pour prédire la trajectoire des cyclones tropicaux était 25 % inférieure à celle du CEPMMT.

C’est tout un exploit pour le modèle d’IA, qui a si rapidement changé de visage de prévision météorologique mondiale. En tirant parti de l’IA pour prédire les conditions météorologiques, les scientifiques peuvent contourner les complexités associées aux méthodes de prévision traditionnelles. Aucune connaissance en physique mathématique ou expérience d’expert n’est nécessaire pour l’IA, ce qui a ouvert une nouvelle voie pour la prévision météorologique.

Aujourd’hui, les chercheurs ont utilisé Pangu comme base pour développer le nouveau modèle régional, Zhiji.

Créé en collaboration avec le Bureau météorologique de Shenzhen, Zhiji a été formé avec des données à haute résolution provenant du sud de la Chine.

Selon l'équipe de Huawei, Zhiji peut fournir une prévision sur cinq jours avec une précision de 3 km pour Shenzhen et ses environs. Alors que le Bureau météorologique central fournit déjà des prévisions horaires avec une précision au niveau de la rue, celles-ci ne sont généralement disponibles que pour les 24 heures suivantes.

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« Zhiji est capable de prévoir éléments météorologiques de base comme la vitesse du vent, la température, l’humidité et les précipitations. Depuis le début de son opération expérimentale en février, il a fourni à plusieurs reprises des informations précieuses au Bureau météorologique de Shenzhen », a rapporté Huawei fin mars.
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Actuellement, l’IA et les prédictions manuelles ont chacune leurs forces et leurs faiblesses.

L’IA a l’avantage de prédire la trajectoire des typhons ; alors que les simulations numériques sont plus précises pour déterminer les valeurs de force du vent.

« Les scientifiques peuvent désormais intégrer les résultats des simulations numériques aux prévisions fournies par Zhiji pour prendre les décisions les plus avantageuses », a déclaré un porte-parole de Huawei. « Cela pourrait être une tendance à l'avenir. »

Selon les chercheurs, cette année saison des inondations sera le véritable test pour Zhiji 1.0. Ils s’attendent à voir le modèle encore optimisé avec des améliorations apportées aux algorithmes.

Les travaux en cours sur la technologie visent à améliorer ses capacités de prévision des précipitations, notamment en fournissant des prévisions spécialisées telles que les indices de coup de chaleur et les niveaux de confort, et en améliorant la résolution des prévisions de fortes précipitations jusqu'à 1 km.

« Par exemple, dans conditions de typhondes modèles météorologiques précis peuvent prédire les précipitations au niveau des rues, offrant ainsi des alertes précoces aux systèmes de drainage urbain », a déclaré Huawei.
Comme pour Zhiji, si des données régionales provenant d'autres régions sont disponibles pour la formation, scientifiques pourrait potentiellement développer des modèles locaux adaptés à ces régions, desservant davantage de villes.

En décembre de l'année dernière, l'équipe a annoncé une collaboration avec le département météorologique thaïlandais, avec des produits connexes actuellement en cours de développement.

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