Malgré les énormes capacités de l’intelligence artificielle, pourquoi la prévision météorologique sur de longues périodes reste-t-elle un défi majeur ?

ArabiaWeather - L'intelligence artificielle est certainement devenue un élément essentiel et indispensable de la technologie moderne, car de nombreuses entreprises leaders en bénéficient dans des domaines tels que la gestion des crises climatiques et les centres météorologiques mondiaux. L'intelligence est la prévision météorologique Ces dernières années, les technologies soutenues par l'intelligence artificielle ont joué un rôle majeur dans l'amélioration de la précision des prévisions météorologiques, grâce à leur capacité à traiter d'énormes quantités de données de manière rapide et efficace.

Comment l’intelligence artificielle améliore-t-elle la précision des prévisions météorologiques ?

L'intelligence artificielle améliore considérablement la précision des prévisions météorologiques en analysant d'énormes quantités de données météorologiques et en apprenant des modèles passés pour prédire les conditions météorologiques futures. De nombreuses institutions mondiales s’appuient sur l’intelligence artificielle pour réaliser des progrès tangibles dans ce domaine, notamment :

Analyse des mégadonnées

Le traitement de grandes quantités de données provenant des stations météorologiques, des satellites et des avions constitue l’un des défis les plus importants en matière de prévision météorologique. Grâce à des techniques d’intelligence artificielle, telles que les réseaux neuronaux profonds et l’apprentissage automatique, les modèles de données historiques peuvent être analysés et les changements météorologiques futurs peuvent être prédits sur la base de ces modèles. Cela réduit le recours aux modèles traditionnels et augmente la précision des prévisions, même dans des conditions difficiles.

Modèles prédictifs avancés

Certains nouveaux modèles, comme le modèle GenCast de Google, s'appuient sur l'intelligence artificielle pour générer plusieurs scénarios de changements météorologiques. Ces prévisions probabilistes offrent une vision plus réaliste, car elles prennent en compte l'incertitude et les différentes probabilités, rendant ainsi les décisions liées aux changements météorologiques plus fiables.

Apprentissage continu et amélioration personnelle

L’intelligence artificielle a la capacité d’apprendre de nouvelles données et d’améliorer ses performances au fil du temps. Plus les modèles sont alimentés en données, plus ils sont précis. De plus, les modèles peuvent s’adapter et corriger les erreurs passées, conduisant ainsi à des améliorations continues des prévisions futures.

Prévisions météorologiques à court et à long terme

L’intelligence artificielle permet d’améliorer les prévisions météorologiques sur différentes périodes, qu’elles soient à court terme, comme les prévisions pour les prochaines 24 heures, ou à long terme, comme les changements climatiques annuels. Cette fonctionnalité offre aux utilisateurs et aux décideurs un outil puissant pour planifier et prendre des mesures proactives dans des domaines tels que l'agriculture, les transports et l'énergie.

Exemples d’utilisation de l’intelligence artificielle dans les prévisions météorologiques :

• IBM Weather Company : la plateforme GRAF d'IBM fournit des prévisions de haute précision utilisant l'intelligence artificielle pour couvrir toutes les régions du monde. La plateforme a une précision allant jusqu’à un kilomètre, permettant des prédictions plus proches de la réalité.
• DeepMind et Met Office : Le modèle DGMR améliore la précision des prévisions de précipitations à court terme grâce à des techniques d'intelligence artificielle, fournissant des informations précises qui aident à prendre de meilleures décisions.
• NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) : la NOAA utilise l'intelligence artificielle pour améliorer les modèles de prévisions météorologiques à long terme, renforçant ainsi leur capacité à prédire la trajectoire des ouragans et des événements météorologiques dangereux.
• OpenAI et centres de recherche sur le climat : les chercheurs développent des modèles d’intelligence artificielle pour analyser les changements climatiques et prédire leur impact sur les conditions météorologiques futures.

Les défis auxquels sont confrontées les prévisions météorologiques sur de longues périodes :

1. La nature dynamique de l’atmosphère

L’atmosphère n’est pas statique, mais plutôt un système complexe qui change constamment en raison des interactions entre ses différents éléments, comme le vent, la température et l’humidité. Ces interactions sont affectées par de multiples facteurs, notamment le mouvement des masses d’air et les changements de pression atmosphérique.

Par exemple, le mouvement des vents à haute altitude peut affecter les conditions météorologiques à la surface de la Terre, mais il est extrêmement difficile de prédire comment ces facteurs interagiront les uns avec les autres au fil des semaines ou des mois. Chaque facteur peut modifier considérablement le cours des attentes.

2. L'influence de la théorie du chaos

La théorie du chaos montre que les systèmes naturels, comme l’atmosphère, sont extrêmement sensibles aux changements, même minimes. En météorologie, cela signifie qu'un petit changement dans les valeurs initiales, telles que la température ou l'humidité dans une petite zone, peut conduire à des résultats complètement différents lors de la prévision météorologique des semaines plus tard.

Cet effet est connu sous le nom d'« effet papillon », un terme qui représente l'idée selon laquelle le battement d'ailes d'un papillon à un endroit peut déclencher une tornade à un autre en raison de petits changements qui s'accumulent et affectent l'ensemble du système. Cela rend les prévisions météorologiques sur de longues périodes inexactes, car toute petite erreur dans les données brutes est amplifiée avec le temps.

3. Manque d'exactitude des données géographiques

Les prévisions météorologiques dépendent des données collectées par les stations de surveillance au sol, les ballons météorologiques, les satellites et les avions. Dans certaines régions, notamment celles éloignées ou celles qui couvrent de vastes océans, il existe peu ou pas de stations de surveillance.

Par exemple, si les données d’une zone particulière ne sont pas disponibles ou sont inexactes, un modèle atmosphérique basé sur ces données produira des résultats inexacts, affectant les prévisions météorologiques pour la zone dans son ensemble. En outre, certains des appareils utilisés peuvent être sujets à des dysfonctionnements ou à des interférences, ce qui rend plus difficile l'obtention de données fiables.

4. Changements climatiques continus

Le temps et le climat sont différents : le temps fait référence aux conditions météorologiques quotidiennes, tandis que le climat fait référence aux modèles à long terme. Avec le changement climatique d’origine humaine, comme les émissions de gaz à effet de serre, les modèles climatiques changent radicalement, rendant les prévisions traditionnelles moins précises.

Par exemple, des phénomènes tels que le réchauffement climatique entraînent une augmentation des températures mondiales, ce qui modifie la répartition des précipitations et la configuration des vents. Cela rend les modèles météorologiques traditionnels incapables de suivre ces changements nouveaux et inattendus.

5. Limites technologiques et modèles numériques

Les modèles numériques sur lesquels reposent les prévisions météorologiques sont des programmes informatiques qui simulent les interactions physiques dans l’atmosphère. Bien que puissants, ces modèles souffrent de limitations importantes.

À forte intensité de calcul : ces modèles nécessitent d'énormes ressources informatiques pour fonctionner, en particulier lorsqu'il s'agit de longues périodes. Plus la période de prévision est longue, plus les supercalculateurs auront besoin de traiter d’énormes quantités de données.

Simplification physique : en raison des limitations informatiques, les modèles sont obligés de simplifier certains processus physiques complexes dans l'atmosphère, tels que les interactions entre les nuages et les gouttes de pluie. Cette simplification réduit la précision des prévisions.

Résolution temporelle et spatiale : les modèles produisent des prévisions sur des zones relativement vastes (par exemple 10 × 10 km) et non pour chaque point géographique. Cela signifie que de fins détails sur les conditions météorologiques dans une petite zone peuvent être perdus dans le modèle.

Conclusion:

Comprendre ces défis nous aide à apprécier la complexité à laquelle les météorologues sont confrontés chaque jour. Bien que l’intelligence artificielle présente un potentiel prometteur pour améliorer les prévisions, la nature dynamique de l’atmosphère et les limites associées aux données et à la technologie font des prévisions à long terme un défi permanent. Grâce à la poursuite des recherches et du développement, on peut espérer que les prévisions météorologiques seront grandement améliorées à l'avenir.