Prévision et alerte dans le monde
Rubrique consacrée à l'actualité de la prévision et de l'alerte relative aux risques naturels dans le monde (hors France et DOM) : nouveaux moyens de prévision des risques, systèmes d'alerte ...
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Une nouvelle étude révèle que Google a exploité des capteurs de mouvement sur plus de 2 milliards de smartphones pour créer un système d’alerte précoce aux tremblements de terre aussi efficace que les sismomètres standard.
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Le séisme de magnitude 8,8 au Kamtchatka (Russie) du 30 juillet dernier a peut-être été l’un des plus graves jamais enregistrés, avec une magnitude de 8,8. Mais les innovations en matière de science et de technologie ont donné aux gouvernements un temps précieux pour avertir et évacuer leur population du tsunami qui en a résulté.
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Des chercheurs ont mis au point une nouvelle méthode d’apprentissage automatique pour améliorer les projections de modèles climatiques à grande échelle et ont démontré que le nouvel outil rend les modèles plus précis à l’échelle mondiale et régionale.
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Des chercheurs de l’Université de Cambridge utilisent l’IA pour accélérer la détection des glissements de terrain à la suite de tremblements de terre majeurs et de pluies extrêmes, ce qui permet de gagner un temps précieux pour coordonner les efforts de secours et réduire les impacts humanitaires.
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Le nouveau réseau de détection des séismes du Japon allonge les temps d’alerte, tandis que des chercheurs au Pays de Galles ont adapté des détecteurs d’explosions nucléaires pour évaluer les risques de tsunami.
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Les inondations sont parmi les catastrophes naturelles les plus dévastatrices auxquelles les communautés des États-Unis sont confrontées, causant des milliards de dollars de dommages chaque année, selon le National Weather Service.
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L’IA peut aider les systèmes d’alerte précoce qui prédisent les impacts des événements météorologiques extrêmes tels que les sécheresses et les fortes pluies.
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Il y a quelques semaines, Google DeepMind et Google Labs ont rendu public leur nouveau modèle d’ouragan basé sur l’IA. L’équipe de Google affirme que son modèle d’IA fonctionne mieux que les modèles d’ouragans traditionnels en termes de prévisions de trajectoire et d’intensité.
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En Europe, les gens sont de plus en plus exposés à des épisodes de chaleur extrême, ce qui a de graves conséquences pour la santé humaine, les écosystèmes et l’agriculture.
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Le modèle ICON peut être utilisé pour les prévisions météorologiques ainsi que pour les prévisions climatiques et les projections à long terme.
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Lorsque l’ouragan Idalia s’est approché de Big Bend en Floride en août 2023, les eaux chaudes du golfe ont alimenté sa croissance. En moins de 24 heures, la tempête est passée de catégorie 1 à catégorie 4 dans un phénomène connu sous le nom d’intensification rapide.
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L’histoire a une façon de se répéter. Mais contrairement à la science, construite sur des principes généraux et des théories vérifiables sur le monde naturel, l’histoire examine les événements passés et les actions humaines en utilisant des preuves et des interprétations.
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Lorsque les volcans se préparent à entrer en éruption, les scientifiques s’appuient sur des signes typiques pour avertir les personnes vivant à proximité : la déformation du sol et les tremblements de terre, causés par des chambres souterraines remplies de magma et de gaz volcaniques.
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Les chercheurs ont mis au point un modèle de tremblement de terre en laboratoire qui relie la zone de contact réelle microscopique entre les surfaces de faille à la possibilité d’occurrences de tremblements de terre.
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Des modèles d’IA de plus en plus puissants peuvent faire des prévisions météorologiques à court terme avec une précision surprenante. Mais les réseaux neuronaux ne prédisent que sur la base de modèles du passé – que se passe-t-il lorsque la météo fait quelque chose de sans précédent dans l’histoire ?
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