Ceux d’entre nous qui ont la chance d’être assis près d’une fenêtre peuvent prédire la météo simplement en regardant dehors, mais pour les moins privilégiés, les prévisions et les analyses météorologiques s’améliorent de plus en plus. Tomorrow.io vient de publier les résultats de ses deux premiers satellites radar, qui, grâce à l’apprentissage automatique, s’avèrent compétitifs par rapport aux technologies de prévision plus grandes et plus anciennes sur Terre et en orbite.
L’entreprise planifie cette mission depuis qu’elle s’appelle ClimaCell, en 2021, et les résultats publiés aujourd’hui (et bientôt présentés officiellement lors d’une conférence de météorologie) montrent que leur approche de haute technologie fonctionne.
La prévision météorologique est complexe pour de nombreuses raisons, mais l’interaction entre le matériel puissant mais existant (comme les réseaux de radars et les satellites plus anciens) et les logiciels modernes est importante. Cette infrastructure est puissante et précieuse, mais améliorer son rendement nécessite beaucoup de travail du côté du calcul – et à un moment donné, vous commencez à obtenir des rendements décroissants.
Il ne s’agit pas seulement de savoir « va-t-il pleuvoir cet après-midi », mais aussi de prévisions plus complexes et plus importantes, comme la direction dans laquelle une tempête tropicale se déplacera, ou la quantité exacte de pluie tombée sur une région donnée lors d’une tempête ou d’une sécheresse. De telles connaissances sont de plus en plus importantes à mesure que le climat change.
L’espace est, bien sûr, l’endroit évident où investir, mais les infrastructures météorologiques sont d’une taille et d’un poids prohibitifs. Le satellite Global Precipitation Measurement de la NASA, la référence dans ce domaine, lancé en 2014, utilise à la fois un radar en bande Ka (26-40 GHz) et Ku (12-18 GHz) et pèse environ 3 850 kilogrammes.
Le plan de Tomorrow.io est de créer une nouvelle infrastructure radar spatiale avec une touche moderne. Ses satellites sont petits (seulement 85 kilogrammes) et utilisent exclusivement la bande Ka. Les deux satellites Tomorrow R1 et R2, lancés en avril et juin de l’année dernière, commencent tout juste, après une longue période de tests et de tests, à montrer leur qualité.
Dans une série d’expériences que la société envisage de publier dans une revue plus tard cette année, Tomorrow affirme qu’avec une seule bande radar et une fraction de la masse, leurs satellites peuvent produire des résultats comparables à ceux du GPM et des systèmes au sol de la NASA. Dans le cadre de diverses tâches, les satellites R1 et R2 ont été capables de faire des prévisions et des observations aussi précises, voire meilleures, que celles du GPM, et leurs résultats concordaient également étroitement avec les données radar au sol.
Exemples de données des satellites R1 et R2. Crédits images : Demain.io
Ils y parviennent grâce à l’utilisation d’un modèle d’apprentissage automatique qui, comme l’a décrit le directeur météorologique Arun Chowla, agit comme deux instruments en un. Il a été entraîné sur les données des deux radars du GPM, mais en apprenant la relation entre l’observation et la différence entre les deux signaux radar, il peut faire une prédiction similaire en utilisant une seule bande. Comme le dit leur article de blog :
L’algorithme est entraîné avec ces profils de précipitations dérivés de deux fréquences, mais utilise uniquement les observations en bande Ka comme entrée. Néanmoins, la relation complexe entre la forme du profil de réflectivité et les précipitations est « apprise » par l’algorithme, et le profil complet des précipitations est récupéré même dans les cas où la réflectivité de la bande Ka est complètement atténuée par de fortes précipitations.
C’est un grand succès pour Tomorrow.io si ces résultats se concrétisent et se généralisent à d’autres conditions météorologiques. Mais l’idée n’est pas de remplacer l’infrastructure américaine : le GPM et le réseau de radars au sol sont là pour le long terme et constituent des atouts inestimables. Le vrai problème est qu’ils ne peuvent pas être facilement reproduits pour couvrir le reste du monde.
L’entreprise espère disposer d’un réseau de satellites capables de fournir ce niveau de prévision et d’analyse détaillée à l’échelle mondiale. Leurs huit satellites de production prévus seront plus gros – environ 300 kg – et plus performants.
« Nous travaillons à fournir des données sur les précipitations en temps réel partout dans le monde, ce qui, selon nous, changera la donne dans le domaine des prévisions météorologiques », a déclaré Chowla. « À cet égard, nous travaillons sur la précision, la disponibilité mondiale et la latence (mesurée comme le temps entre le signal capturé par le satellite et la disponibilité des données pour être ingérées dans les produits). »
Ils exploitent également l’inévitable jeu de données, avec un ensemble plus détaillé d’images radar orbitales sur lesquelles former leurs propres systèmes et ceux d’autres. Pour que cela fonctionne, ils auront cependant besoin de beaucoup plus de données – et ils prévoient d’accélérer le rythme de leur collecte avec davantage de lancements de satellites cette année.