Les vagues scélérates font partie des légendes maritimes, mais lorsqu'elles se produisent, elles peuvent causer d'importants dégâts aux navires et aux plates-formes pétrolières. Des scientifiques de l'université de Victoria et de l'université de Copenhague ont eu recours à l'intelligence artificielle pour mieux les prévoir.
Une vague scélérate, parfois appelée "vague monstre", est une vague océanique dont la hauteur est plus de deux fois supérieure à celle des autres vagues qui l'entourent. Tout au long de l'histoire maritime, de nombreuses histoires ont été racontées à propos de ces vagues qui surprennent les navires.
La première preuve de l'existence d'une vague scélérate a été enregistrée en 1995, lorsqu'une vague de 26 mètres s'est écrasée sur la plate-forme pétrolière norvégienne Draupner. Depuis, six navires de croisière ont été touchés par des vagues scélérates.
Tous ont subi des dommages, certains ont été blessés, et un passager du Viking Polaris est décédé après que le navire a été touché en décembre 2022.
En raison de la nature apparemment aléatoire des vagues scélérates, les scientifiques ont du mal à trouver un moyen de prédire quand et où elles peuvent se produire. L'application de l'apprentissage automatique à ce problème donne des résultats prometteurs, selon une nouvelle étude de l'Institut européen de recherche sur les ondes électromagnétiques. document de recherche.
La réponse de l'IA ne suffit pas
Les chercheurs ont voulu trouver les combinaisons de conditions océaniques et météorologiques qui pouvaient être identifiées comme étant à l'origine des vagues scélérates. Ils ont appliqué la méthode apprentissage automatique à l'énorme quantité de données contenues dans le Free Ocean Wave Dataset (FOWD).
Le FOWD est un catalogue de plus de 4 milliards de vagues collectées par des bouées situées dans 158 endroits du monde, ainsi que des données sur le vent, la température de surface de la mer et la pression barométrique.
Le réseau neuronal formé par les chercheurs peut alors prédire la probabilité d'apparition d'une vague scélérate en fonction d'un ensemble de conditions océaniques et météorologiques.
Ce type de prédicteur d'IA est en grande partie une boîte noire. Il peut vous donner la réponse que vous cherchez, mais cela ne suffit souvent pas aux scientifiques. Ils veulent savoir comment l'IA parvient à ses prédictions.
Les scientifiques aiment les équations, c'est pourquoi ils ont eu recours à l'apprentissage automatique pour en créer une.
Régression symbolique
La régression symbolique est une technique d'apprentissage automatique utilisée pour trouver une équation correspondant à un ensemble de données.
Si votre boîte noire IA produit un 4 chaque fois que vous entrez un 2, et un 8 lorsque vous entrez un 4, la régression symbolique peut calculer que l'équation qui approxime ce que fait l'IA est "sortie = entrée x 2" par exemple.
Pour trouver l'équation de prédiction des ondes scélérates, les scientifiques sont partis d'une population d'équations générées de manière aléatoire.
Grâce à l'apprentissage automatique, les équations ont été alimentées avec les mêmes données de vagues et ont été optimisées et distillées jusqu'à ce qu'elles aboutissent à une équation qui donne les mêmes résultats que le modèle prédictif de l'IA.
Grâce à cette équation, ils ont pu déterminer quels aspects de la vague et des conditions atmosphériques avaient une relation de cause à effet avec l'apparition de vagues scélérates.
Cette recherche contribuera à les prévisionnistes météo fournir des prévisions plus précises sur les vagues scélérates et rendre la navigation commerciale plus sûre.
