Le Département météorologique de l’Inde (IMD) entame sa 150e année d’activité et a annoncé ses plans visant à améliorer ses modèles de prévision météorologique à l’aide de l’intelligence artificielle (IA) et de superordinateurs plus rapides. L’objectif de l’IMD est d’améliorer sa capacité à prédire les phénomènes météorologiques violents, même à une petite échelle. Pour marquer son 150e anniversaire, l’IMD lancera « Panchayat Mausam Seva », une initiative visant à fournir des prévisions météorologiques aux agriculteurs de chaque village, ainsi que le Cadre national des services climatiques, qui vise à intégrer des informations climatiques dans divers secteurs.
Dans le but de mieux comprendre les processus physiques conduisant aux orages et aux fortes pluies de mousson, l’IMD met en place des bancs d’essai dans les états d’Odisha et de Madhya Pradesh. Le directeur général de l’IMD, Mrutyunjay Mohapatra, est convaincu que les avancées de l’IA et de l’apprentissage automatique (ML) peuvent jouer un rôle important dans l’amélioration des capacités de prévision. En exploitant les données météorologiques historiques collectées depuis 1901, l’IMD vise à développer des outils et des méthodes pour des prévisions plus précises.
Pour ce faire, l’IMD a formé un groupe d’experts en IA-ML et collabore avec diverses institutions académiques et de recherche pour le développement conjoint d’outils de prévision. L’IA et l’apprentissage automatique peuvent être particulièrement utiles dans le domaine de la prévision immédiate, où ils peuvent contribuer à une meilleure prise de décision et à une meilleure prévision météorologique. De plus, l’IA et l’apprentissage automatique peuvent améliorer les prévisions à court et moyen terme en améliorant la précision des modèles météorologiques.
L’IMD est également en train de mettre à niveau ses systèmes informatiques haute performance pour améliorer ses capacités de modélisation numérique. Le ministère des Sciences de la Terre est en train d’acquérir des superordinateurs plus rapides qui augmenteront la capacité de calcul de l’IMD de 10 pétaflops à 30 pétaflops. Cette mise à niveau permettra d’améliorer le temps d’exécution, la résolution et la génération de données post-traitement pour des informations météorologiques plus précises, spécifiques à certains secteurs et à certaines localités.
Face aux critiques adressées à l’IMD pour des prévisions inexactes par le passé, Mohapatra a souligné l’importance des critiques constructives afin de tirer des leçons des erreurs et d’améliorer le système de prévision. Bien que le système actuel ne soit peut-être pas en mesure de prédire certains phénomènes tels que les fortes pluies soudaines et les événements météorologiques violents à petite échelle, l’IMD s’engage à une amélioration continue.
Avec une longue histoire en matière de prévision météorologique remontant à 1793, l’IMD a connu d’importantes avancées au fil du temps. Maintenant, avec la mise en place de modèles de prévision basés sur l’IA et des capacités informatiques améliorées, l’IMD est prêt à fournir des prédictions météorologiques encore plus précises pour le bénéfice du public.
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