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L’Alibaba DAMO Academy, le programme de recherche mondiale d’Alibaba Group, dévoile une plateforme de prévision météorologique immédiate basée sur le cloud et alimentée par l’IA, capable de prévoir les conditions météorologiques jusqu’à six heures à l’avance.

Désormais disponible pour les clients d’Alibaba Cloud en Chine, cette plateforme de prévisions à court terme produit une imagerie haute résolution avec un quadrillage d’un kilomètre et offre des mises à jour toutes les 10 minutes. Capable de suivre les précipitations, la vitesse du vent, ainsi que les conditions météorologiques difficiles telles que le tonnerre et la grêle, la plateforme apporte une information clé aux secteurs dépendant de la météo tels que l’agriculture, la logistique, les transports et les énergies renouvelables. Pour les agriculteurs, des prévisions météorologiques précises et en temps voulu peuvent minimiser les dommages causés aux cultures et au bétail, les coursiers peuvent programmer leurs itinéraires de manière efficace les jours de pluie et les centrales photovoltaïques peuvent utiliser les prévisions de formation des nuages pour mieux préparer leurs plans d’échange d’électricité.

" La prévision immédiate s’est avérée être une technologie essentielle pour aider divers secteurs à prendre des décisions éclairées en matière de météo," a déclaré Rong Jin, responsable du laboratoire d’intelligence artificielle de l’Alibaba DAMO Academy. "Les acteurs technologiques mondiaux travaillent d’arrache-pied pour développer des services technologiques qui utilisent des données climatiques fiables provenant de leurs pays respectifs". "En utilisant nos algorithmes de pointe et nos technologies cloud, nous avons considérablement amélioré nos capacités de prévision immédiate en Chine. Ce faisant, nous souhaitons aider les entreprises à relever leurs défis liés au climat et aider à atténuer les risques liés à une météo imprévisible".

La plateforme de prévision basée sur l’IA, co-développée par l’Alibaba DAMO Academy et le Centre météorologique national de Chine, intègre un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN) pour extraire efficacement les caractéristiques de la réflectivité radar et des images satellites météorologiques. Un modèle de machine-learning entraîné est capable de réaliser des prévisions météorologiques locales très précises et en temps quasi réel avec seulement quelques minutes d’intervalle, tandis que le réseau antagoniste génératif (GAN) permet de générer des images de prévision d’une clarté et d’un niveau de détail exceptionnels. Ce modèle de prévision basé sur l’IA surpasse le modèle traditionnel basé sur la physique, par exemple le système GRAPES (Global/Regional Assimilation and Prediction System) qui nécessite des heures pour générer des données de prévision, en augmentant la vitesse et la précision des rapports.

Alibaba s’engage à utiliser l’innovation technologique pour aider à résoudre les défis environnementaux des industries qui ont besoin d’informations exploitables sur le climat pour faciliter leurs opérations quotidiennes. Par exemple, les producteurs de raisins de Wuhan utilisent le système IoT d’Alibaba Cloud pour analyser les données du milieu environnant notamment le sol, l’humidité et la lumière du soleil afin de mieux planifier leur gestion de l’eau et des engrais, tandis que les producteurs de poires de la province d’Anhui et les producteurs d’ananas de la province de Hainan bénéficient de "fermes numériques modernes", alimentées par les dernières technologies cloud et IA d’Alibaba.

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