Des chercheurs de l’Institut technologique de Karlsruhe (KIT) ont exploité la puissance de l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer considérablement la précision des modèles climatiques mondiaux dans la prévision des précipitations extrêmes. Ces progrès répondent aux défis croissants du changement climatique, en particulier au risque élevé de catastrophes naturelles telles que les inondations et les glissements de terrain résultant de précipitations intenses.
La précision des modèles climatiques mondiaux joue un rôle central dans la prévision de la fréquence et de l’intensité des événements météorologiques extrêmes. Les chercheurs du KIT ont introduit une méthode innovante basée sur l’IA et centrée sur les réseaux contradictoires génératifs (GAN) pour résoudre ce problème. Contrairement aux modèles traditionnels, cette approche améliore considérablement la résolution spatiale des champs de précipitations de 32 à deux kilomètres et la résolution temporelle d'une heure à dix minutes.
Surmonter les défis avec des solutions basées sur l'IA
Le principal défi de la prévision des précipitations réside dans la variabilité des précipitations dans l’espace et dans le temps, en particulier au niveau local. Les modèles climatiques mondiaux existants, basés sur des grilles grossières, peinent à capturer cette variabilité avec précision. Entrez dans le GAN piloté par l’IA, entraîné avec des champs de précipitations radar haute résolution. Ce réseau neuronal apprend à générer des champs de précipitations réalistes et à dériver leur séquence temporelle à partir de données grossièrement résolues, résolvant ainsi la limitation de longue date des dépenses de calcul associées aux modèles haute résolution.
Le modèle d'IA développé par les chercheurs du KIT est plus rapide de plusieurs ordres de grandeur et produit un ensemble de différents champs de précipitations potentiels. Cette approche d'ensemble, semblable à une prévision météorologique, permet une détermination plus précise des incertitudes associées, facteur essentiel pour améliorer la fiabilité des prévisions climatiques.
Une résolution plus élevée pour de meilleures prévisions climatiques
Les résultats de cette recherche démontrent que le modèle et la méthodologie d’IA ont le potentiel de révolutionner la résolution spatiale et temporelle des précipitations calculées par les modèles climatiques. La capacité de prévoir les précipitations extrêmes avec une plus grande précision constitue un outil crucial pour comprendre et se préparer aux impacts du changement climatique.
Dans la prochaine phase de leurs recherches, les scientifiques prévoient d'appliquer cette méthode aux simulations climatiques mondiales, en projetant des situations météorologiques spécifiques à grande échelle dans un monde futur modifié par le changement climatique. Par exemple, les simulations pour l’année 2100 permettront d’examiner de plus près les impacts potentiels de conditions météorologiques similaires à celles qui ont conduit à l’inondation dévastatrice de la rivière Ahr en 2021. La résolution plus élevée fournie par le modèle d’IA offre une perspective nuancée, aidant dans le développement de méthodes efficaces d’adaptation au climat.
Ouvrir la voie à une action climatique éclairée
Alors que la communauté mondiale est aux prises avec les défis du changement climatique, des modèles climatiques précis et fiables sont indispensables pour une prise de décision éclairée. Les progrès réalisés par les chercheurs du KIT dans l’exploitation de l’IA pour améliorer les modèles climatiques mondiaux marquent une avancée significative dans la résolution des complexités de la prévision des précipitations extrêmes. La résolution plus élevée obtenue améliore non seulement notre capacité à prédire les catastrophes naturelles, mais constitue également un outil précieux pour comprendre et atténuer les impacts du changement climatique.
Le mariage de l’intelligence artificielle et de la science du climat est extrêmement prometteur. L'approche innovante des chercheurs du KIT est sur le point de remodeler le paysage de la modélisation climatique, offrant un aperçu d'un avenir où des prévisions précises et opportunes ouvrent la voie à une action climatique efficace.
Source : https://www.cryptopolitan.com/ai-enhances-global-climate-models/