fr.wedoany.com Rapport : Le 6 juin, l'Institut d'océanologie de l'Académie des sciences de Chine a publié la version 2.0 du grand modèle de prévision intelligente des phénomènes océaniques mondiaux « Langya ». Ce modèle relie les observations multi-sources, la connaissance des mécanismes et le raisonnement de l'intelligence artificielle, offrant un soutien technologique intelligent pour des scénarios tels que la prévention et la réduction des catastrophes marines, la sécurité du transport maritime, la navigation polaire et la réponse au changement climatique mondial.
Le changement clé de « Langya » 2.0 est le passage de la prévision des variables d'état océaniques de l'étape précédente à la prévision intelligente de phénomènes océaniques complexes. Les prévisions océaniques traditionnelles reposent principalement sur des modèles numériques, qui nécessitent de convertir les processus de mouvement océanique en équations numériques, puis d'obtenir des résultats par des calculs à grande échelle. Ce système bénéficie d'une accumulation scientifique de longue date, mais il reste limité en termes de coût de calcul, d'efficacité de mise à jour et de modes d'expression pour l'identification rapide de phénomènes océaniques complexes, les mises à jour à haute fréquence, les applications interactives et la prise de décision multi-scénarios. Les bénéficiaires des services de prévisions océaniques évoluent également. Auparavant, ils étaient davantage destinés aux chercheurs professionnels et aux prévisionnistes opérationnels, avec des résultats axés sur des variables telles que la température, la salinité et les courants marins. Aujourd'hui, des scénarios comme le transport maritime, la gestion portuaire, les fermes marines, l'éolien offshore, les routes polaires, la prévention des catastrophes côtières et la gestion des urgences nécessitent une compréhension plus directe de « où se trouve le risque, quand se produit-il, quelle est son ampleur, et faut-il ajuster le plan ». « Langya » 2.0 combine les données d'observation multi-sources, la connaissance des mécanismes océaniques et les capacités de raisonnement de l'intelligence artificielle, précisément pour faire passer les prévisions océaniques d'une production de variables spécialisées à un jugement phénoménologique perceptible, applicable et décisionnel. L'importance de cette transition réside dans le fait que le modèle ne doit pas seulement calculer l'état de l'océan, mais aussi identifier l'évolution de phénomènes océaniques complexes tels que les typhons, les précipitations, les ondes de tempête et la glace de mer, et transformer ces résultats en un soutien opérationnel concret.
D'un point de vue technique, la version 2.0 a développé six modèles verticaux pour six catégories de phénomènes, dont les typhons, les précipitations, les ondes de tempête et la glace de mer, formant ainsi une capacité de prévision multi-scénarios et systématique.
Cela signifie que les limites de capacité de la série de grands modèles « Langya » s'élargissent. La version 1.0 se concentrait sur la résolution du problème de la prévision de haute précision des variables d'état océaniques mondiales, établissant une capacité de prévision intelligente pour des variables de base telles que la température, la salinité et les courants. La version 2.0, quant à elle, s'oriente davantage vers les phénomènes océaniques eux-mêmes, reliant les variables de base, les observations satellitaires, l'évolution historique, les mécanismes dynamiques et le raisonnement par IA, afin d'améliorer la capacité d'identification et de prévision des processus complexes. Pour la prévision des typhons, les interactions air-mer, la température de surface de la mer, la structure de la circulation et les trajectoires historiques influencent toutes les variations d'intensité et les changements de trajectoire. Si le modèle peut intégrer plus rapidement des informations multi-sources, cela contribuera à améliorer l'efficacité de l'analyse de situations complexes telles que le renforcement rapide et les virages anormaux. Pour la prévision des ondes de tempête et des précipitations extrêmes, les résultats sont directement liés au drainage urbain côtier, aux opérations portuaires, à la protection côtière et aux plans d'évacuation. Plus l'alerte est précoce et plus la couverture spatiale est fine, plus la marge de manœuvre pour la prévention et la réduction des catastrophes est grande. Pour la prévision de la glace de mer, la navigation sur les routes polaires, la recherche scientifique polaire, le transport maritime et l'étude du changement climatique nécessitent tous des données à plus haute résolution spatiale et temporelle. Un grand modèle de prévision intelligente peut traiter rapidement les observations et les informations historiques sur une plus grande échelle, fournissant une aide pour la sécurité des routes et l'évaluation des risques. Alors que les activités de développement océanique s'étendent vers les zones profondes, polaires et climatiques complexes, les prévisions océaniques ne sont plus seulement une capacité technique interne aux systèmes de recherche, mais une infrastructure dont dépendent le transport maritime, l'énergie, la pêche, les équipements marins, la logistique portuaire et la gestion des catastrophes.
Ce résultat revêt également une importance symbolique pour le système scientifique et technologique océanique chinois. Les prévisions océaniques ont longtemps été une tâche interdisciplinaire typique, nécessitant le soutien de l'océanographie, de la météorologie, de la mécanique des fluides et de l'observation par télédétection, ainsi que des capacités en calcul haute performance, algorithmes d'intelligence artificielle et ingénierie des données. La publication de « Langya » 2.0 montre que les équipes de recherche chinoises font passer l'intelligence artificielle des applications générales de langage, d'image et de bureau à des scénarios industriels à haute barrière comme les sciences océaniques. Par rapport aux grands modèles généraux, les grands modèles de prévisions océaniques mettent davantage l'accent sur les contraintes des lois scientifiques, la qualité des données d'observation, la boucle fermée des scénarios opérationnels et l'interprétabilité des résultats. Ils ne peuvent pas seulement rechercher la capacité de génération, mais doivent également être testés en termes de précision, de rapidité et de stabilité dans des tâches de prévision réelles. À l'avenir, si le modèle peut continuer à intégrer davantage de données d'observation, de systèmes opérationnels et de scénarios d'application, il pourrait créer une valeur applicative plus directe dans l'alerte aux catastrophes marines, l'optimisation des routes, la gestion portuaire, la sécurité des ouvrages côtiers, le développement de l'énergie offshore et la recherche sur le climat mondial.
Du point de vue de l'industrie et de la sécurité publique, « Langya » 2.0 amène les prévisions océaniques à une nouvelle étape, plus intelligente, plus précise et plus interactive. Les catastrophes marines sont souvent soudaines et ont des effets en cascade. Un seul typhon, onde de tempête ou précipitation extrême peut affecter simultanément les opérations portuaires, le trafic maritime, les villes côtières, les installations énergétiques et la production halieutique. Si un grand modèle de prévision intelligente peut améliorer l'efficacité des prévisions, réduire les temps de réponse et renforcer la capacité d'identification des phénomènes, il permettra de gagner un temps précieux pour la gestion des urgences et la coordination des secteurs. Pour la construction d'une puissance maritime, la sécurité du transport maritime mondial et la réponse au changement climatique, la valeur de ce type de modèle ne réside pas seulement dans les indicateurs de laboratoire, mais aussi dans sa capacité à intégrer des systèmes opérationnels réels et à devenir une infrastructure océanique intelligente durablement itérative.
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