Les chercheurs d’IBM et de la NASA ont publié cette semaine un modèle climatique d’intelligence artificielle en open source conçu pour prédire avec précision les modèles météorologiques tout en utilisant moins de ressources de calcul par rapport aux simulations traditionnelles basées sur la physique. Développé dans le cadre d’une collaboration entre IBM et la NASA avec l’aide du Laboratoire national d’Oak Ridge du Département de l’Énergie des États-Unis, le modèle de base Prithvi WxC de 2,3 milliards de paramètres a été entraîné sur 40 ans de données d’observation du jeu de données de réanalyse pour la recherche et les applications de l’ère moderne de la NASA, Version 2 (MERRA-2). Malgré la taille réduite du modèle, les chercheurs affirment qu’il a tout de même été capable de générer avec précision les températures de surface mondiales en utilisant un échantillon aléatoire contenant seulement 5 pour cent des données originales. Ils pensent également que le modèle est particulièrement adapté pour simuler le comportement des ouragans et des rivières atmosphériques. Cependant, l’avantage réel du modèle réside peut-être dans sa flexibilité. IBM et la NASA ne sont pas les seuls à expérimenter avec des modèles d’IA pour la météo et les prévisions climatiques. Par exemple, des chercheurs chez Google ont détaillé une approche novatrice pour renforcer l’exactitude des prévisions en augmentant les modèles de physique existants avec le machine learning. Entre-temps, Nvidia travaille activement à étendre les capacités de ses modèles climatiques Earth-2. Ce qui distingue les efforts d’IBM et de la NASA, c’est que Prithvi WxC est un modèle de base, ce qui signifie qu’il peut être adapté pour servir à un grand nombre de cas d’utilisation allant des prévisions météorologiques à court terme aux projections climatiques à long terme.
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