FourCastNet et GraphCast désormais disponibles dans l'API Météo

Nous sommes heureux d'annoncer l'intégration des modèles FourCastNet et GraphCast, basés sur l'IA, dans l'API Météo de Meteomatics, complétant ainsi notre gamme de solutions de prévisions météorologiques.

Une offre complète avec tous les types de données météorologiques

Avec l'intégration des modèles FourCastNet et GraphCast, notre API Météo offre désormais encore plus de solutions de prévisions météorologiques.

Bien que nous continuions à nous concentrer sur les modèles météorologiques numériques, tels que nos modèles à résolution d'un kilomètre développés en interne, l'intégration de prévisions basées sur l'IA soutient notre objectif de servir de "guichet unique" pour les données météorologiques, en répondant aux besoins variés de nos clients.

FourCastNet de NVIDIA

L'ajout de FourCastNet est le résultat d'un effort de collaboration avec NVIDIA. Abréviation de "Fourier Forecasting Neural Network", FourCastNet de NVIDIA est accéléré par le GPU, alimenté par l'opérateur neuronal de Fourier et entraîné sur 10 To de données du système terrestre. Il fournit des prévisions mondiales à court et moyen terme (20 jours) à une résolution d'environ 25 km et génère des prévisions à 7 jours en moins de 2 secondes.

GraphCast de Google

GraphCast est un projet open-source développé par Google DeepMind, qui vise à rendre plus accessibles les prévisions météorologiques avancées. Il utilise l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux graphiques (GNN) et, tout comme FourCastNet, fournit des prévisions météorologiques à moyen terme (20 jours) avec une résolution d'environ 25 km. GraphCast génère des prévisions à 10 jours en moins d'une minute sur une seule machine Google TPU v4.

Le timing est roi : Les modèles d'IA vous donnent un avantage en termes de temps

Dans un monde où "le temps, c'est de l'argent", le timing est roi. Si les modèles météorologiques numériques à haute résolution, tels que EURO1k, sont les plus fiables pour les prévisions à court terme, les prévisions météorologiques basées sur l'IA peuvent donner un avantage concurrentiel aux industries qui regardent plus loin dans le temps, notamment le domaine du trading de l'énergie.

FourCastNet et GraphCast proposent des prévisions à 20 jours quatre fois par jour, alors que l'ECMWF, le modèle météorologique mondial de référence, ne fournit des prévisions à 10 jours que deux fois par jour.

En outre, il faut environ 50 minutes à l'ECMWF pour exécuter un modèle complet pour une prévision à 10 jours. En revanche, les modèles basés sur l'IA n'ont besoin que du premier fichier d'ECMWF pour démarrer leur exécution, ce qui leur permet de produire des prévisions en 15 minutes seulement, soit un gain de temps d'environ 35 minutes pour les utilisateurs.

Prévisions améliorées grâce à la réduction d'échelle de 90 mètres de Meteomatics

Les résultats des modèles de prévision basés sur l'IA bénéficient également de la fonction de réduction d'échelle à 90 mètres de Meteomatics. Cette capacité améliore la résolution spatiale des données météorologiques, fournissant aux utilisateurs des prévisions très localisées adaptées à leurs zones géographiques d'intérêt spécifiques.

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Si vous avez déjà un compte et que vous souhaitez en savoir plus sur les modèles météorologiques basés sur l'IA, votre conseiller Meteomatics sera ravi de vous aider !

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