Un jour avant l’arrivée d’un ouragan, les autorités peuvent encore ouvrir des abris, déplacer des secours, fermer des ports et évacuer les personnes fragiles. C’est l’enjeu concret de WeatherNext Cyclones, annoncé par Google DeepMind le 6 août.
Le modèle accompagne un article dans Nature, avec code et poids ouverts. Google DeepMind affirme que ses prévisions à trois jours pour trajectoire, intensité et vents atteignent la précision que les anciens modèles obtenaient à deux jours.
Trajectoire et intensité ensemble
La trajectoire dépend des grands courants atmosphériques; l’intensité dépend de processus fins autour du cœur du cyclone. WeatherNext Cyclones apprend à partir de dynamique météorologique globale et d’archives historiques de cyclones validées par des experts.
Le billet officiel cite près de 20TB de données atmosphériques et presque 5.000 tempêtes dans IBTrACS. Le système peut produire une prévision jusqu’à 15 jours puis extraire trajectoire, intensité et rayons de vent.
“Time is really golden when it comes to those types of decisions.”
La phrase de Mike Brennan, directeur du National Hurricane Center, rappelle que 24 heures changent les évacuations et le positionnement des ressources.
La faible résolution intrigue
Le modèle utilise des entrées de 28×28 km, environ 100 fois plus grossières que les approches haute résolution classiques. Une version Mini à 111×111 km reste également performante.
Le dépôt GitHub précise cependant que ces modèles ne remplacent pas les alertes officielles. Les prévisionnistes doivent toujours transformer les probabilités en impacts et en décisions.
Le test devient local
WeatherNext génère désormais 1.000 scénarios par cyclone, contre 50 l’an dernier. Google indique qu’une prévision à 15 jours peut être produite en moins d’une minute sur un TPU.
Dans les zones de typhons d’Asie orientale, il faudra valider par bassin, littoral, relief et système d’alerte. Le score du modèle n’est que le début; l’avance réelle donnée aux populations sera le test décisif.
Sources : Google DeepMind, Google Blog, Nature, WIRED, GitHub WeatherNext, CocoLoop ; vérification de la date de publication, de l’article Nature, du cadre trois jours contre deux jours, du gain de 24 heures, des 20TB de données atmosphériques, des près de 5.000 tempêtes, des 1.000 membres d’ensemble, de la résolution 28×28 km, des prévisions à 15 jours et des licences ouvertes.