WeatherNext gagne un jour sur les prévisions de cyclones

Résumé

WeatherNext de Google DeepMind améliore d’un jour l’anticipation des cyclones tropicaux, atteint un niveau de pointe et devient désormais open source.

Les faits

Google DeepMind indique que WeatherNext a atteint une précision de pointe pour prédire la trajectoire, l’intensité et la structure du vent d’un cyclone, dans un article publié dans _Nature_. Le laboratoire affirme aussi que le modèle apporte en moyenne une journée supplémentaire de précision aux prévisionnistes. Selon le texte, des prévisions à trois jours avec WeatherNext sont aussi bonnes que celles que les modèles précédents pouvaient fournir pour les deux jours suivants. Google DeepMind décrit ce saut comme l’équivalent d’environ une décennie de progrès météorologiques. Le projet a été mené par des chercheurs et ingénieurs de Google DeepMind et Google Research, avec des prévisionnistes experts du National Hurricane Center, du Cooperative Institute for Research in the Atmosphere, du UK Met Office et d’agences météorologiques du monde entier. Google DeepMind précise aussi que le modèle a été entraîné de bout en bout sur près de 20 téraoctets de données atmosphériques globales et sur la base historique IBTrACS, qui couvre près de 5 000 tempêtes. Le texte ajoute que WeatherNext Cyclones a été évalué sur des cyclones historiques de 2023 à 2024.

Pourquoi c’est important

Le principal enjeu est opérationnel : gagner 24 heures sur la prévision d’un cyclone peut changer la fenêtre de préparation des autorités, des secours et des populations exposées. Google DeepMind présente WeatherNext comme un outil capable de donner ce surcroît de temps, tout en améliorant simultanément la trajectoire, l’intensité et la structure du vent. L’autre signal fort est l’ouverture du modèle. En rendant WeatherNext 2 et WeatherNext Cyclones open source, Google DeepMind cherche à diffuser plus largement une technologie déjà testée avec des partenaires météo, afin d’accroître son impact dans la recherche, la résilience face aux catastrophes et la prévision à grande échelle.

Questions fréquentes

Quel gain annonce WeatherNext ?

Google DeepMind affirme que le modèle offre en moyenne une journée supplémentaire de précision, avec des prévisions à trois jours équivalentes à celles d’anciens modèles à deux jours.

Quelles variables WeatherNext prédit-il ?

Le modèle prédit la trajectoire, l’intensité et la structure du vent d’un cyclone.

Le modèle est-il accessible publiquement ?

Oui. Google DeepMind indique qu’il ouvre en source le code et les poids du modèle.

Sur quelles données le modèle a-t-il été entraîné ?

Le texte mentionne près de 20 téraoctets de données atmosphériques globales et la base IBTrACS couvrant près de 5 000 tempêtes.

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