Carte utilisée pour l’apprentissage de l’IA. Elle montre les anomalies de température (rouge plus chaud que bleu) et pression atmosphérique (lignes) pour une situation atmosphérique typique.
Carte utilisée pour l'apprentissage de l'IA. Elle montre les anomalies de température (rouge plus chaud que bleu) et pression atmosphérique (lignes) pour une situation atmosphérique typique. Freddy Bouchet Les vagues de chaleur extrême sont rares, mais ont des conséquences importantes sur les êtres vivants et leurs environnements. Anticiper leur arrivée est un enjeu majeur. Dans un article paru dans Physical Review Fluids le 4 avril, une équipe interdisciplinaire de scientifiques français 1 , du CNRS, du CEA et de l'Université Claude Bernard Lyon 1 dévoile une intelligence artificielle 2 capable de prévoir les canicules. Basée sur le « deep learning », elle s'appuie sur des modèles statistiques englobant de nombreux paramètres, et s'enrichit de multiples données. Cette approche probabiliste diffère des prévisions traditionnelles, basées sur les lois de la physique, et utilisées notamment pour les bulletins météorologiques.
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