L'IRM développe des prévisions météorologiques basées sur l'apprentissage automatique sur le supercalculateur le plus rapide d'Europe
L’IRM a récemment obtenu l'accès au superordinateur le plus rapide d'Europe, LUMI. Le temps de calcul sur LUMI sera utilisé pour une formation spécifique à l'IA (Intelligence Artificielle) afin de soutenir le projet international Destination Earth. L'IRM, en collaboration avec le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) et d'autres services météorologiques nationaux européens, développe actuellement des systèmes de prévision innovants d'une résolution sans précédent pour des applications spécifiques.
LUMI (Large Unified Modern Infrastructure) est situé en Finlande et occupe actuellement la cinquième place dans la liste des supercalculateurs les plus puissants au monde. Il est géré par le consortium LUMI, composé de 11 pays européens : Finlande, Belgique, République tchèque, Danemark, Estonie, Islande, Pays-Bas, Norvège, Pologne, Suède et Suisse. Ce projet utilisera la partie belge du temps de calcul disponible géré par la Politique Scientifique Fédérale (BELSPO).
L'objectif du projet LUMI est de poursuivre le développement du système d'intelligence artificielle/de prévision intégrée (AIFS) afin de prendre en charge la fonctionnalité d'un modèle à aire limitée (LAM). L'équipe de l’IRM entraînera la version AIFS du modèle à aire limitée sur une sélection de jeux de données à haute résolution disponibles dans le cadre du projet Destination Earth. La résolution spatiale à laquelle le modèle sera entraîné sera progressivement augmentée jusqu'à une résolution de 5,5 km. Par la suite, d'autres ensembles de données seront utilisés pour atteindre une résolution de 2,5 km. Cela dépassera de loin l'état actuel en matière de prévisions météorologiques basées sur l'apprentissage automatique et la résolution de 31 km de l'ensemble de données ERA5 utilisé pour les modèles mondiaux AIFS, Graphcast et Pangu Weather.
La version LAM haute résolution de l'AIFS sera utilisée dans le futur système de prévision de l'IRM pour compléter les modèles numériques de prévisions météorologiques existants.