DNVN - En septembre dernier, de nombreux pays européens ont été dévastés par des inondations, prédites par des systèmes de prévision météorologique avancés utilisant l'IA. Bien que l'IA améliore la précision des prévisions en analysant les données historiques à moindre coût et en fournissant des résultats supérieurs aux modèles traditionnels, les experts soulignent encore ses nombreuses limites.
Des pompiers sauvent des personnes des inondations en Autriche. Photo : KeystoneSi les modèles d'IA peuvent parfois surpasser les modèles basés sur la physique, ce n'est pas toujours le cas, a déclaré le professeur Andrew Charlton-Perez de l'Université de Reading (Royaume-Uni). La précision des prévisions de l'IA dépend fortement de la qualité des données d'entrée. Si les données sont insuffisantes ou si des événements extrêmes surviennent de manière aléatoire tout au long de l'année et dans de nombreuses régions, la prévision des catastrophes sera difficile.
Le professeur Charlton-Perez suggère que l’IA devrait compléter les outils de prévision existants pour améliorer la précision de l’évaluation de la probabilité d’événements météorologiques extrêmes, soulignant la nécessité d’améliorations continues dans la collecte et l’analyse des données.
Depuis janvier, le Centre européen de prévisions météorologiques (CEPMMT) déploie le Système intégré d'intelligence artificielle (AIFS), qui fournit des prévisions rapides à long terme pour les phénomènes météorologiques extrêmes tels que les cyclones et les vagues de chaleur. Des évaluations récentes ont démontré l'efficacité du système, notamment pour prédire les fortes pluies qui ont contribué aux inondations de septembre.
Cependant, les scientifiques préviennent qu'il est essentiel de communiquer sur les impacts des phénomènes météorologiques extrêmes, notamment face à l'accélération du changement climatique. Un rapport de l'Agence européenne pour l'environnement (AEE) montre que le continent est confronté à des risques climatiques majeurs qui dépassent de loin les efforts d'adaptation actuels. Sécheresses, incendies de forêt, températures élevées et inondations s'intensifieront.
Le traitement des données constitue un autre défi. Les modèles d'IA complexes nécessitent des mises à jour constantes, ce qui mobilise d'importantes ressources informatiques et contribue aux émissions liées au changement climatique. Pour y remédier, de grandes entreprises comme Microsoft et Google explorent le recours à l'énergie nucléaire pour la maintenance de leurs centres de données. Les experts recommandent également d'investir dans des solutions physiques telles que des zones de stockage des crues et des systèmes d'alerte précoce, tout en limitant le développement dans les zones inondables afin de réduire les risques liés au changement climatique.
Viet Anh (à temps partiel)
Source : https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/su-dung-ai-de-canh-bao-bao-lut-nhung-hieu-qua-va-han-che/20241016095820496
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