Microsoft dévoile un nouveau modèle météorologique basé sur l’IA, conçu pour fournir des prévisions plus précises

Dans le but de fournir des prévisions et des cartes de haute qualité, précises et à jour sur les nuages ​​et les précipitations à l’échelle mondiale, Microsoft a annoncé son nouveau modèle météorologique IA.

Le nouveau modèle, 4 fois plus grand que celui utilisé précédemment, s’appuie sur les données des satellites et des radars disponibles. Détaillant les changements apportés au nouveau modèle, le blog officiel de Microsoft indique :

Microsoft a expliqué que les modèles de prévision immédiate des précipitations s’appuyaient auparavant sur les données du radar pour vérifier les endroits recevant des précipitations, puis les extrapoler pour identifier l’évolution des choses. Le nouveau modèle météo Satellite + Radar de Microsoft est meilleur à cet égard !

Le nouveau modèle est très prometteur et s’est avéré offrir des performances améliorées lorsqu’il est évalué à l’aide des métriques de base disponibles, même pendant les pannes de satellite, ce qui en fait une option plus fiable.

Le nouveau modèle, également le dernier ajout à l’inventaire Météo de Microsoft Start, est désormais entièrement intégré et des informations plus précises devraient être disponibles pour les utilisateurs de Windows 11, Windows 10, Microsoft Edge et Bing. Par ailleurs, son intégration dans Bing et l’ application mobile Microsoft Start est également terminée.

Des rapports faisant état d’un modèle météorologique Microsoft Start amélioré circulent depuis le début du mois !

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Par rapport à la référence précédente des prédictions radar uniquement, le nouveau modèle de Microsoft Start présente une nette amélioration du score F1. De plus, il a été observé que les images satellite prédites obtiennent de meilleurs résultats qu’une prévision de persistance après 15 minutes, ce qui signifie que ces prévisions peuvent être utilisées lorsque les pannes des satellites durent plus de 15 minutes.

Le nouveau modèle prédit conjointement la réflectivité des satellites et des radars simulés, permettant ainsi à ses prévisions de combler les lacunes en matière de disponibilité des données. Étant donné que la tâche de précipitations est plus importante que la tâche de prévision par satellite, le canal radar a reçu 6 fois plus de poids dans la fonction de perte d’entraînement que les canaux satellite.