Quelle est la nouvelle IA de Microsoft Start pour des prévisions météorologiques mensuelles plus précises ?

Les recherches menées par l'équipe Météo de Microsoft montrent que les modèles d'IA présentent un potentiel considérable pour améliorer les prévisions météorologiques, en particulier sur des périodes plus courtes. Cela survient après le lancement le mois dernier de la nouvelle page Tendances météorologiques de Microsoft Start. offrant des données météorologiques historiques.

Leur étude a comparé cinq modèles d’IA formés sur de vastes ensembles de données météorologiques au système de pointe actuel du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF).

Les résultats montrent que l'IA de Microsoft surpasse de 17 % l'ECMWF en termes de prévisions de température pour la première semaine. Cette amélioration est due à la capacité de l'IA à identifier des modèles complexes dans les données météorologiques, conduisant ainsi à des prévisions à court terme plus précises.

Ces modèles d’IA fonctionnent avec beaucoup plus d’efficacité que les méthodes traditionnelles. Comment? Leurs exigences de calcul réduites permettent des simulations plus fréquentes, ce qui conduit ensuite à des prévisions probabilistes plus utiles qui tiennent mieux compte des incertitudes météorologiques inhérentes.

Même si l’IA excelle dans les prévisions à court terme, l’étude montre également que le verre n’est pas toujours plus vert ; l'intérêt de le combiner avec des techniques de prévision établies comme l'ensemble du CEPMMT. Cette prise hybride donne les prévisions à long terme les plus précises (jusqu'à un mois).

Il est important de noter que la prévisibilité inhérente de la météo à un endroit spécifique reste un facteur crucial pour déterminer l'exactitude des prévisions, quel que soit le modèle utilisé.

Dans l'ensemble, les recherches de Microsoft ouvrent la voie à des progrès dans les prévisions météorologiques, l'IA offrant un potentiel de bugs pour une précision, une vitesse et une efficacité améliorées, en particulier sur des périodes plus longues. Cela pourrait potentiellement bénéficier à divers secteurs qui dépendent fortement des prévisions météorologiques, de l’agriculture et de l’aviation à la préparation aux catastrophes.

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