Récemment, des scientifiques ont développé un modèle d'apprentissage automatique appelé « Aurora », qui surpasse les institutions officielles dans la prédiction des trajectoires des cyclones tropicaux, tout en étant plus rapide et moins coûteux. Aurora est un modèle de base créé par des chercheurs de Microsoft, de l'Université de Pennsylvanie et d'autres institutions, visant à améliorer la vitesse et la précision des prévisions du système terrestre, couvrant des domaines tels que la qualité de l'air, les fluctuations océaniques, les trajectoires des cyclones tropicaux ainsi que les prévisions météorologiques de haute résolution.
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Paris Perdikaris, professeur adjoint de génie mécanique et d'ingénierie appliquée à l'Université de Pennsylvanie et co-auteur d'Aurora, a déclaré que ce modèle ressemble à de grands réseaux neuronaux capables d'apprendre à partir des données géophysiques passées pour prédire des processus physiques complexes, sans avoir besoin d'équations physiques traditionnelles. Les modèles traditionnels reposent sur des principes physiques fondamentaux tels que la conservation de la masse, de la quantité de mouvement et de l'énergie, tandis qu'Aurora apprend en observant et en analysant des données.
Aurora a été pré-entraîné sur plus d'un million d'heures de données géophysiques diversifiées et, avec l'aide d'équipes d'ingénieurs de petite taille, a été fine-tunée en quatre à huit semaines. Ce processus, comparativement rapide et efficace, est bien plus court que le cycle de développement habituel des modèles dynamiques traditionnels, qui nécessite souvent plusieurs années.
Selon les chercheurs, Aurora a réussi à prédire avec précision tous les ouragans en 2023 et a surpassé les centres de prévision météorologique actuels. De plus, ce modèle a surpassé sept centres opérationnels de prévision de trajectoire de cyclones tropicaux lors de prévisions de cinq jours entre 2022 et 2023, et a surpassé 92 % des objectifs dans les prévisions météorologiques mondiales à dix jours.
En tant que modèle de base, Aurora a un large potentiel d'application, allant au-delà des prévisions météorologiques pour inclure la qualité de l'air, la dynamique océanique, les événements extrêmes environnementaux et bien d'autres domaines. Les chercheurs soulignent que l'introduction d'Aurora pourrait avoir un impact profond sur le domaine des prévisions du système terrestre, fournissant des prévisions plus précises à moindre coût.
Par ailleurs, un autre système de prévision météorologique basé sur l'apprentissage automatique appelé « Aardvark » continue également de se faire remarquer. Aardvark montre un potentiel supérieur aux modèles supercalculateurs traditionnels, capable d'être formé et exécuté sur des ordinateurs de bureau équipés de GPU NVIDIA, et peut générer des prévisions météorologiques à dix jours avec un coût de calcul réduit.
Points clés :
🌪️ Le modèle Aurora dépasse les institutions officielles dans la prédiction des trajectoires des cyclones tropicaux, avec une rapidité et un coût inférieurs.
📊 Ce modèle a été pré-entraîné sur plus d'un million d'heures de données, et sa phase de fine-tuning ne dure que quatre à huit semaines.
🌍 L'application potentielle d'Aurora inclut la qualité de l'air, la dynamique océanique et les événements extrêmes environnementaux, entre autres.