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Nvidia présente StormCast, un modèle de prévisions météorologiques génératives
Josep Bori a déclaré : « La modélisation et les prévisions des systèmes météorologiques semblent être un cas d’utilisation évident de la technologie de l’IA générative, étant donné la vaste quantité de données temporelles qui suivent naturellement des motifs et intègrent des corrélations. »
Le géant des semi-conducteurs, NVIDIA, a annoncé le lancement d’un nouveau modèle d’IA générative, StormCast, conçu pour prédire les schémas météorologiques à méso-échelle.
Avancées dans la prévision météo
Proposé avec la plateforme jumelle numérique Earth-2 et l’outil CorrDiff de Nvidia, le modèle StormCast vise à surmonter les difficultés rencontrées par l’IA dans la prévision de la convection au sein des modèles météorologiques. Selon les recherches de Nvidia, ce nouveau modèle représente une avancée significative dans la précision de la simulation et de la prévision des événements météorologiques dangereux.
Utiliser l’IA pour générer des prévisions météorologiques précises pourrait non seulement aider à la planification des stratégies de gestion des catastrophes, mais également profiter à divers secteurs tels que l’agriculture ou les services financiers.
Applications variées pour les entreprises
Alors que l’utilisation de l’IA pour prévoir la météo est évidente pour les services d’urgence et le secteur public, Josep Bori, directeur de recherche chez GlobalData, a expliqué que cette technologie pourrait avoir des cas d’utilisation dans divers secteurs. Il a affirmé : « Anticiper l’état probable suivant d’un système atmosphérique complexe peut être extrêmement utile dans de nombreux scénarios, et établir un cas économique pour l’utilisation de cette technologie ne devrait pas poser de problème. »
En particulier, le secteur agricole pourrait tirer parti de prévisions météorologiques plus précises sur de longues périodes. Bori a souligné que les usages pourraient aller de la protection des cultures à la planification des semis ou du moment de la récolte en fonction des conditions météorologiques attendues, ou même à l’optimisation des prix des intrants et des produits.
Impact sur le transport et la finance
De plus, Bori a mis en avant le fait que les entreprises de transport et de logistique pourraient également bénéficier des prévisions météorologiques génératives pour réduire les pertes de navires et de cargaisons tout en diminuant les coûts d’assurance. Ce modèle pourrait également améliorer les services financiers, les traders de matières premières ayant accès à de meilleures données pour évaluer les risques et gagner un avantage concurrentiel.
Avec StormCast, NVIDIA ouvre la voie à une nouvelle ère de prévisions météorologiques génératives qui a le potentiel de transformer de nombreux secteurs grâce à des informations plus précises et pertinentes.