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L'IA pourrait être l'avenir des prévisions météorologiques

L'IA pourrait être l'avenir des prévisions météorologiques

Les prévisions météorologiques ont parcouru un long chemin au cours des 20 dernières années. Mais l'utilisation de l'IA pourrait-elle aider à améliorer la capacité des météorologues à prédire les tendances météorologiques futures?

Avec quelle précision pouvons-nous prédire le temps?

Le processus de prédiction des conditions météorologiques est une science très complexe. Cela nécessite d'analyser et de décoder des ensembles de données massifs recueillis chaque jour à partir de milliers de capteurs et de satellites météorologiques.

Identifier des modèles dans les données collectées pour prédire l'avenir est une tâche très ardue. Pour de meilleurs résultats, cela doit également être fait en temps réel.

Mais comme tout type de prévision, la prévision météorologique est une supposition éclairée. Puisque nous ne pouvons pas contrôler le temps, le mieux que les météorologues puissent faire est d'utiliser les données et les modèles passés et présents pour tenter de prédire l'avenir.

Cela est particulièrement vrai pour fournir des informations sur les catastrophes.

La précision des prévisions météorologiques a augmenté au fil du temps, mais elle n'est toujours pas précise à 100%. Selon certaines estimations, une prévision météorologique sur sept jours est fiable à environ 80%.

Les délais plus courts le sont davantage, avec une prévision météorologique sur cinq jours à environ 90% correcte. Tout ce qui dépasse sept jours, en particulier les prévisions sur dix jours ou plus, a tendance à être précis à seulement 50%.

L'atmosphère étant en constante évolution, les estimations sur de longues périodes se sont avérées très difficiles à modéliser et à prévoir.

Les météorologues y parviennent en utilisant des programmes informatiques appelés modèles météorologiques pour faire ces prévisions.

Qu'est-ce que les météorologues utilisent pour prédire le temps?

Les météorologues utilisent une variété de capteurs, de satellites et de modèles informatiques pour prédire les tendances météorologiques futures. La plupart des gens ont tendance à se familiariser avec les instruments de base tels que les thermomètres, les baromètres et les anémomètres pour enregistrer respectivement la température, la pression atmosphérique et la vitesse du vent.

Mais ils utilisent également des équipements plus sophistiqués comme des ballons météorologiques. Ce sont des ballons spéciaux dotés d'un pack météo qui mesure la température, la pression atmosphérique, la vitesse du vent et la direction du vent dans toutes les couches de la troposphère.

Les météorologues utilisent également des systèmes radar pour mesurer les précipitations dans le monde.

Certains de leurs outils les plus puissants sont les satellites environnementaux comme la NOAA, la National Oceanic and Atmospheric Administration, qui exploite trois types de satellites environnementaux qui surveillent le temps de la Terre.

L'un de ces satellites est celui des satellites en orbite polaire. Satellites faisant partie de l’orbite du système JPSS (Joint Polar Satellite System) de la NOAA environ 500 milles (805 km) au-dessus de la Terre.

Ces satellites tournent constamment autour de la Terre d'un pôle à l'autre jusqu'à 14 fois par jour. La combinaison de la rotation de la Terre autour de son axe et des orbites rapides des satellites permet de surveiller chaque partie de la planète deux fois par jour.

Cela permet aux satellites de fournir d'énormes ensembles de données sur toute l'atmosphère terrestre, y compris les nuages ​​et les océans, à très haute résolution. En utilisant ce type de données, les météorologues sont capables, en théorie, de prédire les tendances météorologiques à long terme.

Ces satellites ont une variété d'instruments à bord qui enregistrent des informations sur l'albédo de la planète (ou rayonnement réfléchi).

Ces données sont très utiles pour évaluer la qualité de l'air au fil du temps. Ces informations sont intégrées aux modèles météorologiques, ce qui conduit à son tour à des prévisions météorologiques plus précises.

D'autres instruments peuvent également être utilisés pour cartographier la température de surface de la mer - un facteur important dans les prévisions météorologiques à long terme.

Ces données peuvent ensuite être utilisées pour aider à prédire le temps, y compris les changements saisonniers à grande échelle comme El Nino et La Nina. Ils collectent également des données vitales pour aider à prévoir les conditions météorologiques extrêmes comme les ouragans, les tornades et les blizzards des jours à l'avance.

Les données sont également utilisées pour aider à évaluer les risques environnementaux tels que les sécheresses, les incendies de forêt et les eaux côtières nocives.

Le prochain type de satellite utilisé par les météorologues est appelé satellites de l'espace lointain. Par exemple, les orbites du Deep Space Climate Observatory (DSCOVR) de la NOAA un million de miles (1609344 km) Depuis la terre.

Ces types de satellites fournissent des alertes et des prévisions météorologiques spatiales tout en surveillant quotidiennement l'énergie solaire absorbée par la Terre. Le DSCOVR est également capable d'enregistrer des informations sur les niveaux d'ozone et d'aérosols de la Terre dans l'atmosphère.

Comment l'IA est-elle utilisée pour aider à prévoir le temps?

Les énormes ensembles de données nécessaires et l'imprévisibilité inhérente à l'atmosphère terrestre rendent la prévision des événements futurs très délicate. Les modèles informatiques actuels sont nécessaires pour juger de plusieurs phénomènes à grande échelle.

Celles-ci incluent des choses comme la façon dont le Soleil chauffe l'atmosphère terrestre, comment les différences de pression affectent les modèles de vent et comment les phases de changement de l'eau (glace en eau en vapeur) affectent le flux d'énergie dans l'atmosphère.

Ils doivent également tenir compte de la rotation de la Terre dans l'espace, ce qui contribue à l'agitation de l'atmosphère tout au long de la journée. Tout petit changement dans une variable peut profondément changer les événements futurs.

Ce fait a inspiré le météorologue du MIT Edward Lorenz à inventer sa désormais célèbre phrase "The Butterfly Effect" dans les années 1960. Cela fait référence à la façon dont un papillon battant des ailes en Asie pourrait changer radicalement le temps à New York.

Aujourd'hui, Lorenz est connu comme le père de la théorie du chaos. Pour cette raison, Lorenz pensait que la limite maximale d'une prévision météorologique précise était probablement de l'ordre de deux semaines.

Mais c'est là que l'intelligence artificielle pourrait être utilisée pour améliorer la précision et la fiabilité des prévisions météorologiques. L'IA peut être utilisée pour utiliser des programmes mathématiques générés par ordinateur et des méthodes de résolution de problèmes informatiques sur de vastes ensembles de données pour identifier des modèles et formuler une hypothèse pertinente, généralisant les données.

Compte tenu de la complexité inhérente à la prévision météorologique, les scientifiques utilisent maintenant l'IA pour les prévisions météorologiques afin d'obtenir des résultats raffinés et précis, rapidement! En utilisant des modèles mathématiques d'apprentissage en profondeur, l'IA pourrait tirer des leçons des enregistrements météorologiques du passé pour prédire l'avenir.

Un exemple est la prévision numérique du temps (NWP). Ce modèle étudie et analyse de vastes ensembles de données provenant de satellites et d'autres capteurs pour fournir des prévisions météorologiques à court terme et des prévisions climatiques à long terme.

D'autres entreprises investissent également massivement dans la prévision météorologique de l'IA. IBM, par exemple, a récemment acheté The Weather Company et a combiné ses données avec leur développement d'IA en interne Watson.

Cela a conduit au développement de Deep Thunder d'IBM qui fournit aux clients des prévisions météorologiques hyper-locales dans un 0,2 à 1,2 miles résolution.

Monsanto a également investi dans l'IA pour les prévisions météorologiques. La Climate Corporation de Monsanto est utilisée pour fournir des prévisions météorologiques agricoles.


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