Alors que les entreprises peinent à quantifier le retour sur investissement de l’intelligence artificielle, la technologie continue à montrer des promesses pour renforcer les prévisions météorologiques et les modèles climatiques. Lundi, Nvidia a dévoilé un nouveau modèle de diffusion d’intelligence artificielle générative, développé en collaboration avec le Lawrence Berkeley National Lab et l’Université de Washington, qui promet de suivre le développement des cellules d’orage plus rapidement et plus précisément que les méthodes existantes. Le modèle, surnommé StormCast, cible les modèles météorologiques plus grands qu’un simple orage mais plus petits que les ouragans. Il a été entraîné sur 3,5 ans de données climatiques de l’Administration nationale des océans et de l’atmosphère des États-Unis (NOAA) collectées dans le cœur de l’Amérique, où les supercellules et les tornades sont des ennemis communs, en particulier pendant les chauds mois d’été. Comparé aux simulations météorologiques assistées par l’apprentissage automatique existantes, qui ont généralement une résolution de 30 kilomètres et une résolution temporelle de six heures, Nvidia affirme que StormCast promet non seulement une plus grande résolution, dans ce cas jusqu’à trois kilomètres, mais qu’il est également capable de générer de nouvelles prévisions à une échelle horaire. Associé aux radars de précipitations, le géant des GPU affirme que StormCast s’est déjà révélé être 10 % plus précis que les meilleurs modèles météorologiques régionaux de 3 kilomètres de la NOAA, tout en permettant des délais d’avance allant jusqu’à six heures.
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