Pangu-Weather, le modèle d’IA de Huawei, maintenant disponible sur le site du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme

Huawei annonce que Pangu-Weather, son modèle d’IA pour les prévisions météorologiques, est désormais disponible sur le site web de l’ECMWF (ou CEPMMT – Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme).

Sur ce site, les prévisionnistes, les météorologues, les amateurs de météo et le grand public peuvent désormais consulter gratuitement les prévisions météorologiques mondiales à 10 jours, fournies par Pangu-Weather. L’ECMWF a également publié un rapport technique intitulé « The rise of data-driven weather forecasting » (L’essor des prévisions météorologiques basées sur les données), dans lequel Pangu-Weather est évalué comme référence d’un modèle « basé sur les données ». Le rapport comprend une comparaison entre les prévisions faites par Pangu-Weather et l’IFS de l’ECMWF (l’un des principaux systèmes mondiaux de prévision numérique du temps) d’avril à juillet de cette année. « Les résultats sont très prometteurs, avec des compétences comparables pour les métriques globales et les événements extrêmes, lorsqu’ils sont vérifiés par rapport à l’analyse opérationnelle et aux observations synoptiques. »

Selon le rapport, l’adoption de méthodes de machine learning (ML) telles que Pangu-Weather pourrait accélérer de manière significative les progrès, progressifs et jusqu’à présent plutôt lents, des méthodes traditionnelles de prévision numérique du temps (PNT). Il faut près d’une décennie pour repousser d’environ un jour notre capacité à prévoir le temps (selon l’Organisation météorologique mondiale, ou OMM), en raison notamment des coûts de calcul élevés associés aux systèmes standards. Les modèles ML sont beaucoup moins coûteux et très compétitifs en termes de précision.

L’ECMWF propose désormais une série de prévisions basées sur des données dans le cadre de sa suite opérationnelle. Le site web de l’ECMWF présente les prévisions de Pangu-Weather sous la forme de six types de graphiques différents : pression moyenne au niveau de la mer et vitesse du vent à 850 hPa, hauteur géopotentielle à 500 hPa et température à 850 hPa, pression moyenne au niveau de la mer et vent à 200 hPa, température et géopotentiel à différents niveaux de pression, température à 2 m et vitesse du vent à 10 m, vitesse du vent et hauteurs géopotentielles à différents niveaux de pression. Toutes ces informations sont essentielles pour prévoir le développement des systèmes météorologiques, la trajectoire des tempêtes, la qualité de l’air et les schémas météorologiques. Pangu-Weather a également été utilisé récemment pour prévoir la trajectoire du typhon Dusuri.

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