L’IA de DeepMind prédit presque exactement quand et où il va pleuvoir

Premier repliement des protéines, maintenant prévisions météorologiques : la société d’IA basée à Londres DeepMind poursuit sa course en appliquant l’apprentissage en profondeur aux problèmes de science dure. En collaboration avec le Met Office, le service météorologique national du Royaume-Uni, DeepMind a développé un outil d’apprentissage en profondeur appelé DGMR qui peut prédire avec précision la probabilité de pluie dans les 90 prochaines minutes, l’un des défis les plus difficiles de la prévision météorologique.

Dans une comparaison aveugle avec les outils existants, plusieurs dizaines d’experts ont jugé que les prévisions de la DGMR étaient les meilleures pour une série de facteurs, notamment ses prédictions de l’emplacement, de l’étendue, du mouvement et de l’intensité de la pluie, 89 % du temps. Les résultats ont été publiés dans un article de Nature aujourd’hui.

Le nouvel outil de DeepMind n’est pas AlphaFold, qui a ouvert un problème clé en biologie avec lequel les scientifiques se débattaient depuis des décennies. Pourtant, même une petite amélioration des prévisions compte.

La prévision de la pluie, en particulier de fortes pluies, est cruciale pour de nombreuses industries, des événements en plein air à l’aviation en passant par les services d’urgence. Mais le faire bien est difficile. Déterminer la quantité d’eau dans le ciel, et quand et où elle va tomber, dépend d’un certain nombre de processus météorologiques, tels que les changements de température, la formation de nuages ​​et le vent. Tous ces facteurs sont assez complexes en eux-mêmes, mais ils sont encore plus complexes lorsqu’ils sont pris ensemble.

Les meilleures techniques de prévision existantes utilisent des simulations informatiques massives de la physique atmosphérique. Celles-ci fonctionnent bien pour les prévisions à plus long terme, mais sont moins efficaces pour prédire ce qui va se passer dans l’heure à venir, connue sous le nom de prévision immédiate. Des techniques d’apprentissage en profondeur antérieures ont été développées, mais celles-ci fonctionnent généralement bien dans un domaine, comme la prédiction de l’emplacement, au détriment d’autre chose, comme la prédiction de l’intensité.

données radar pour les fortes pluies
Comparaison du DGMR avec les données radar réelles et deux techniques de prévision rivales pour les fortes précipitations sur l’est des États-Unis en avril 2019

PROFONDEUR

« La prévision immédiate des précipitations reste un défi de taille pour les météorologues », déclare Greg Carbin, chef des opérations de prévision au Centre de prévision météorologique de la NOAA aux États-Unis, qui n’a pas participé aux travaux.

L’équipe DeepMind a formé son IA sur les données radar. De nombreux pays publient des instantanés fréquents tout au long de la journée des mesures radar qui suivent la formation et le mouvement des nuages. Au Royaume-Uni, par exemple, une nouvelle lecture est publiée toutes les cinq minutes. L’assemblage de ces instantanés fournit une vidéo en stop-motion à jour qui montre comment les modèles de pluie se déplacent à travers un pays, similaire aux prévisions visuelles que vous voyez à la télévision.