IBM et la NASA développent l’IA pour prédire les sécheresses et les ouragans

«Les prévisions climatiques se sont beaucoup améliorées ces dernières années. Il y a dix ans, vous pouviez obtenir des prévisions précises sur cinq jours, et maintenant ce délai est passé à six. Ce que nous faisons déjà avec la NASA est une ligue différente », explique Juan Bernabé-Moreno, directeur d’IBM Research en Europe, lors d’une conversation avec ABC. “Nous allons essayer de construire un modèle fondamental pour la prévision météorologique, mais aussi pour des applications liées au climat à plus long terme”, souligne l’expert.

Selon l’entreprise technologique, les modèles fondamentaux, tels que ChatGPT, présentent plusieurs avantages lorsqu’il s’agit de faire des prévisions climatiques, car ils ont la capacité de traiter des données de nombreux types. Plus précisément, le système IBM sera entraîné grâce à l’utilisation de l’ensemble de données MERRA2, créé par la NASA. Il contient des observations atmosphériques et des estimations météorologiques de haute qualité pour les 40 dernières années. De même, le projet de l’entreprise technologique est d’ajouter d’autres informations provenant de stations, de ballons météorologiques et de satellites en orbite.

Bernabé-Moreno souligne que le plan est ambitieux, et ce pour de nombreux facteurs. Il souligne en particulier que le climat change et que les conditions météorologiques sont modifiées partout dans le monde. «En fin de compte, ce que nous essayons, c’est de lire les données du passé pour pouvoir savoir quel sera le climat du futur. Il va falloir être très attentif et commencer à travailler avec plusieurs spécialistes», précise le directeur de recherche.

Pour que le modèle fondamental d’IBM atteigne son objectif de faire la différence et de devenir un outil clé dans la prévision des conditions climatiques et météorologiques, il doit être capable d’exécuter de nombreuses fonctions et d’être formé avec de nombreuses données. Ceci est particulièrement important, souligne l’entreprise, car de nombreux processus physiques ne peuvent être observés que dans des délais très précis.

Bernabé-Moreno donne comme exemple le phénomène El Niño, dont le schéma de formation commence six mois à l’avance et occupe un demi-hémisphère : « Il s’agit d’une très longue échelle temporelle et spatiale. Alors qu’un ouragan se forme en quelques heures.

Le modèle fondateur d’IBM doit répondre à un autre défi : les problèmes de l’IA dans l’analyse des événements extrêmes. «L’intelligence artificielle se concentre sur la moyenne. Essayez d’apprendre de toutes les données et ignorez les extrêmes. Il faudra beaucoup de travail pour que le modèle puisse prédire les extrêmes », souligne le responsable de la recherche.

L’objectif de l’entreprise, comme le raconte Bernabé-Moreno à ce journal, est que le modèle soit fonctionnel et accessible à la communauté de manière ouverte, afin que quiconque le souhaite puisse l’utiliser, à un moment donné l’année prochaine. En principe, cela sera testé et validé dans sept applications qui incluent la prévision météorologique entre 10 et 14 jours à l’avance et la prévision des turbulences et des tempêtes de poussière dans l’aviation.