DeepMind : l’IA peut prédire une averse 2 heures à l’avance

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Implanté à Londres, DeepMind est un laboratoire de recherches spécialisé dans l’intelligence artificielle, appartenant à Google et Alphabet Inc. Selon une récente étude menée par les scientifiques de cette organisation, la technologie serait actuellement capable de prédire s’il va pleuvoir dans les 2 prochaines heures. Ce nouveau projet, symbolisant une grande évolution de la technologie, va nous permettre de ne plus nous inquiéter des averses inattendues.

D’après les membres de DeepMind, l’objectif de cette recherche serait d’améliorer les prévisions météo en exploitant le Machine Learning. Ainsi, pour faire aboutir ce projet, les scientifiques du laboratoire travaillent en collaboration avec les chercheurs issus de la Met Office. À titre de rappel, on parle ici du service météorologique national du Royaume-Uni.

Une grande révolution dans le monde de la météorologie

DeepMind a affirmé que cette nouvelle intelligence artificielle récemment développée est largement plus performante que les méthodes de prévisions météorologiques existantes. C’est d’ailleurs ce qu’ont attesté 44 météorologues sur 50 issus du Met Office. Depuis de nombreuses années, la pluie a toujours été prédite à l’aide de plusieurs algorithmes. Les plus efficaces pouvaient prédire la pluie plusieurs jours plus tôt. Cependant, aucun algorithme utilisé par les météorologues auparavant n’a réussi à faire des prédictions sur le court terme.

Toujours d’après les experts, c’est via des équations physiques complexes que sont calculés l’emplacement et la probabilité de futures averses. Pourtant, la résolution de ces équations prend énormément de temps. Le système IA récemment développé par DeepMind a donc pour but de faire ces calculs plus rapidement afin de prédire la météo dans un laps de temps réduit.

Le génératif antagoniste (GAN) au cœur de la météo

On doit toute cette nouveauté au GAN ou réseau génératif antagoniste. Le système d’intelligence artificielle développé par DeepMind est capable de remplacer les équations que l’on utilise normalement par un programme de Machine Learning de type GAN.

Pour collecter les données d’observation météorologique, les météorologues utilisent des capteurs radar HD. Ces derniers ont la capacité d’estimer précisément le niveau de précipitation au sol à haute fréquence. Grâce au Machine Learning, il est plus facile de remplacer les méthodes de prévision de la météo, notamment avec une abondance de données de haute qualité.

Pour rappel, le GAN (et les autres réseaux du même genre) est apparu en 2014. Depuis, ils sont très sollicités dans le cadre du Machine Learning. Ils n’ont pas cessé d’évoluer depuis. Bien que ce type de réseau soit performant, les résultats de recherches des scientifiques du DeepMind et de la Met Office ne sont encore que des théories. L’application dans le monde réel devrait se faire très prochainement.


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