Des chercheurs de Google DeepMind ont développé GenCast, un nouvel outil d'IA qui prédit la météo avec plus de précision que les modèles actuels, comme l'indique une étude récente publiée dans Nature.
GenCast se distingue des méthodes de prévision traditionnelles, qui reposent sur des équations mathématiques depuis les années 1920. Au lieu de cela, il utilise des techniques d'apprentissage automatique, entraînées sur 40 ans de données météorologiques, pour générer des prévisions sur 15 jours pour 80 lieux en seulement 8 minutes.
Lors de tests contre le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme, GenCast a surpassé les modèles traditionnels dans 97,2 % des 1 320 prédictions. Ses capacités s'étendent à la prévision d'événements météorologiques extrêmes et à la prédiction de la production d'énergie éolienne, ce qui en fait une avancée significative dans l'atténuation du changement climatique et la planification des énergies renouvelables.
Malgré son succès, GenCast fonctionne à une résolution de 0,25 degré, moins précise que certains modèles existants. Cependant, il introduit un modèle de diffusion capable de générer des prévisions probabilistes, améliorant ainsi sa capacité à prédire des scénarios météorologiques extrêmes.