Lors de la prévision météorologique, les météorologues utilisent un certain nombre de modèles et de sources de données pour suivre les formes et les mouvements des nuages ​​qui pourraient indiquer de violentes tempêtes. Cependant, avec des ensembles de données météorologiques de plus en plus étendus et des échéances imminentes, il leur est presque impossible de surveiller toutes les formations orageuses, en particulier celles à plus petite échelle, en temps réel.

Maintenant, il existe un modèle informatique qui peut aider les prévisionnistes à reconnaître les tempêtes violentes potentielles plus rapidement et avec plus de précision, grâce à une équipe de chercheurs de Penn State, AccuWeather, Inc., et l'Université d'Almeria en Espagne. Ils ont développé un cadre basé sur des classificateurs linéaires d'apprentissage automatique - une sorte d'intelligence artificielle - qui détecte les mouvements de rotation dans les nuages ​​à partir d'images satellites qui seraient autrement passées inaperçues. Cette solution d'IA fonctionnait sur le supercalculateur Bridges du Pittsburgh Supercomputing Center.

Steve Wistar, météorologue judiciaire senior chez AccuWeather, a déclaré que le fait d'avoir cet outil pour pointer son œil sur des formations potentiellement menaçantes pourrait l'aider à faire de meilleures prévisions.

"La meilleure prévision intègre autant de données que possible, " dit-il. " Il y a tellement de choses à prendre, car l'atmosphère est infiniment complexe. En utilisant les modèles et les données que nous avons [devant nous], nous prenons un instantané de l'aspect le plus complet de l'atmosphère."

Dans leur étude, les chercheurs ont travaillé avec Wistar et d'autres météorologues AccuWeather pour analyser plus de 50, 000 images satellites météorologiques américaines historiques. En eux, les experts ont identifié et étiqueté la forme et le mouvement des nuages ​​"en forme de virgule". Ces configurations nuageuses sont fortement associées aux formations cycloniques, pouvant entraîner des phénomènes météorologiques violents, notamment de la grêle, des orages, vents violents et blizzards.

Puis, en utilisant des techniques de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique, les chercheurs ont appris aux ordinateurs à reconnaître et à détecter automatiquement les nuages ​​en forme de virgule dans les images satellites. Les ordinateurs peuvent alors assister les experts en leur indiquant en temps réel où, dans un océan de données, pourraient-ils concentrer leur attention afin de détecter l'apparition de phénomènes météorologiques violents.

"Parce que le nuage en forme de virgule est un indicateur visuel d'événements météorologiques violents, notre programme peut aider les météorologues à prévoir de tels événements, " a déclaré Rachel Zheng, doctorant au College of Information Sciences and Technology de Penn State et chercheur principal sur le projet.

Les chercheurs ont découvert que leur méthode peut détecter efficacement les nuages ​​en forme de virgule avec une précision de 99%, à une moyenne de 40 secondes par prédiction. Il a également été en mesure de prédire 64 pour cent des événements météorologiques violents, surpassant les autres méthodes existantes de détection des intempéries.

"Notre méthode peut capturer la plupart des humains étiquetés, nuages ​​en forme de virgule, " dit Zheng. " De plus, notre méthode peut détecter certains nuages ​​en forme de virgule avant qu'ils ne soient complètement formés, et nos détections sont parfois plus précoces que la reconnaissance de l'œil humain."

"La vocation de notre entreprise est de sauver des vies et de protéger les biens, " a ajouté Wistar. " L'avis plus avancé aux personnes qui seraient affectées par une tempête, mieux nous offrons ce service. Nous essayons d'obtenir les meilleures informations le plus tôt possible."

Ce projet améliore les travaux antérieurs entre AccuWeather et un groupe de recherche du College of IST dirigé par le professeur James Wang, qui est le directeur de thèse de Zheng.

« Nous avons reconnu lorsque notre collaboration a commencé [avec AccuWeather en 2010] qu'un défi important auquel étaient confrontés les météorologues et les climatologues était de donner un sens à la quantité énorme et sans cesse croissante de données générées par les satellites d'observation de la Terre, radars et réseaux de capteurs, " a déclaré Wang. " Il est essentiel que les systèmes informatisés analysent et apprennent des données afin que nous puissions fournir une interprétation opportune et appropriée des données dans des applications sensibles au temps telles que les prévisions météorologiques extrêmes. "

Il ajouta, "Cette recherche est une première tentative de montrer la faisabilité de l'interprétation basée sur l'intelligence artificielle des informations visuelles liées à la météo à la communauté des chercheurs. D'autres recherches pour intégrer cette approche aux modèles numériques de prévision météorologique existants et à d'autres modèles de simulation permettront probablement de faire les prévisions météorologiques. plus précis et utile aux gens."

Conclu Wistar, "L'avantage [de cette recherche] est d'attirer l'attention d'un prévisionniste très occupé sur quelque chose qui aurait pu être négligé autrement."