La NASA a développé avec succès un système dIA qui permet de prédire la progression des tempêtes tropicales avec une grande précision

Le comportement des cyclones tropicaux (systèmes de tempêtes à rotation rapide caractérisés par un centre de basse pression, des vents forts et des structures de nuages ​​d'orage en spirale produisant de fortes précipitations) devient de plus en plus complexe et a changé de manière extrêmement imprévisible ces dernières années en raison de l'impact du climat mondial. changement. Cela pose de grands défis aux centres hydrométéorologiques pour prévoir l’évolution d’une tempête tropicale.

En fait, les météorologues ont toujours été très doués pour prédire la direction d’une tempête . Mais il est beaucoup plus difficile de calculer et de prévoir le moment où la tempête va s’intensifier. Cela nécessite que les météorologues disposent d'informations précises sur la situation réelle qui se déroule à l'intérieur du cyclone tropical, ainsi que sur les influences externes telles que la chaleur de l'eau de mer, la pression atmosphérique, etc.

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Des tâches aussi complexes nécessitent une grande aide de la part des systèmes informatiques, généralement de l’intelligence artificielle (IA). Un nouveau modèle d'apprentissage automatique développé par la NASA peut améliorer considérablement la précision des prévisions de développement des cyclones tropicaux, aidant ainsi les autorités à planifier en conséquence pour assurer la sécurité des vies et des biens des personnes.

Ce modèle d'IA a été développé par des scientifiques du Jet Propulsion Laboratory de la NASA en Californie du Sud, aux États-Unis, après de nombreuses années de recherche et de synthèse de données satellite liées aux systèmes de cyclones tropicaux dans le monde entier.

Essentiellement, les scientifiques ont découvert trois signaux relativement clairs indiquant qu'une tempête tropicale va devenir plus violente : des précipitations abondantes à l'intérieur de la tempête ; la quantité de glace d'eau qui existe dans les nuages ​​​​au centre de la tempête et la température de l'air sortant de l'œil de la tempête. L'équipe a ensuite utilisé IBM Watson Studio pour créer un modèle analysant tous ces facteurs, ainsi que les données compilées par le National Hurricane Center des États-Unis, une agence gouvernementale spécialisée dans la surveillance des conditions météorologiques tropicales dangereuses.

Les chercheurs ont entraîné le modèle d'apprentissage automatique afin qu'il puisse détecter le moment où une tempête s'intensifiera rapidement - ce qui se produit généralement lorsque la vitesse du vent augmente de 56 km/h ou plus en 24 heures - pour les ouragans qui ont balayé les États-Unis de 1998 à 2008. Ils ont ensuite procédé à des tests sur un ensemble distinct de données sur les ouragans qui ont frappé les États-Unis de 2009 à 2014. Enfin, l'équipe de l'étude a comparé les prévisions du système d'IA avec les résultats donnés par le National Hurricane Center.

Carte montrant la trajectoire de tous les cyclones tropicaux sur Terre au cours de la période 1985-2005.

Les résultats montrent que le modèle d'apprentissage automatique de la NASA peut prédire la possibilité que les vents de tempête augmentent d'au moins 56 km/h en 24 heures avec une précision 60 % supérieure aux calculs utilisés aujourd'hui. Surtout pour les tempêtes avec des vents atteignant au moins 64 km/h, le système peut même prédire leur renforcement avec une précision de plus de 200 %.

Les scientifiques de la NASA testent actuellement le système avec les ouragans de la saison des tempêtes tropicales de cette année. Si les résultats sont positifs, le modèle sera immédiatement « intégré » au département de prévisions météorologiques de la NASA, contribuant ainsi à minimiser les dommages aux personnes et aux biens causés lors de la détection de cyclones tropicaux à l'avenir, non seulement aux États-Unis mais aussi dans de nombreux autres points chauds. autour du monde.

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