Google a développé un échantillonneur de diffusion d'enveloppe d'ensemble évolutif (SEEDS) en tant que nouvel outil d'IA capable de transformer les prévisions météorologiques en réduisant les coûts sans perdre en précision. SEEDS est différent des superordinateurs conventionnels et offre des prévisions météorologiques efficaces à moyen terme, augmentant ainsi la capacité de prédire les événements météorologiques rares et extrêmes.
L'outil Google SEEDS AI va révolutionner les prévisions météorologiques, en les rendant moins chères et plus efficaces
Google, dans un récent article de blog, souligne que SEEDS vise à répondre aux dépenses croissantes liées aux méthodes de prévision traditionnelles. Même si les superordinateurs nécessitent d’énormes investissements, SEEDS peut offrir des résultats analogues à des coûts relativement faibles, ce qui rend la prévision abordable et rentable.
L'un des avantages majeurs de SEEDS est sa capacité à générer de nombreuses prévisions qui fournissent aux météorologues des données abondantes pour l'analyse et les projections climatiques. L’afflux d’informations aide les experts à comprendre les modèles climatiques et leurs prévisions, offrant ainsi des prévisions plus précises.
Google IA récemment publié sur X vantant les capacités de SEEDS publié dans la revue Science Advances, l'article montre comment cela pourrait changer la donne en matière de prévisions météorologiques. Il devient possible pour les météorologues de prédire les tempêtes ou d’autres conditions météorologiques avec plus de précision grâce à SEEDS grâce à la technologie de l’IA.
SEEDS pourrait susciter une réponse positive avec une adoption à l’échelle de l’industrie
Cependant, malgré certaines réserves quant à l'intégration de l'IA dans les applications météorologiques, l'expérience de Google en matière de modèles d'apprentissage automatique utilisés pour les analyses prédictives laisse présager une réponse positive. Le succès de GraphCast, un autre modèle d'apprentissage automatique similaire créé par la branche DeepMind, a montré avec quelle efficacité l'IA pouvait utiliser les données historiques pour prédire les conditions atmosphériques prévues au fil du temps.
Cependant, la fonctionnalité ainsi que la précision des outils de prévision basés sur l’IA tels que SEEDS pourraient éventuellement convaincre les météorologues de les adopter pleinement. Les possibilités d’obtenir des prévisions météorologiques plus précises et plus fiables deviennent de plus en plus évidentes grâce aux progrès des techniques d’intelligence artificielle utilisées dans les outils de prévision météorologique. Cela sera particulièrement vrai si l’on considère les efforts futurs impliquant SEEDS qui mèneront à ce qui devrait être des jours brillants pour la météorologie.
