🌊 Une IA dessine le Gulf Stream et autres courants comme jamais auparavant

Les satellites météo ne servent pas qu’à prévoir le temps: ils montrent aussi des informations précieuses sur les courants océaniques.

En observant leurs images thermiques, des scientifiques ont repéré les motifs du Gulf Stream et d’autres circulations majeures. De cette information est né GOFLOW, un système d’intelligence artificielle qui, chaque heure, convertit ces clichés en cartes des mouvements de l’eau, sans avoir besoin d’aucun nouveau satellite.

Crédit: Luc Lenain/Scripps Institution of Oceanography.

En effet, les courants océaniques jouent un rôle central dans la régulation du climat, le transport de chaleur et de carbone, et la distribution des nutriments. Pourtant, leur mesure à grande échelle reste un obstacle. Les satellites d’altimétrie ne survolent une zone que tous les dix jours, trop rarement pour capturer des changements rapides. Les navires et radars côtiers offrent une meilleure résolution temporelle, mais seulement sur des zones limitées.
Ainsi, GOFLOW contourne ces limitations en exploitant les satellites géostationnaires comme GOES-Est, qui prennent des images toutes les cinq minutes. L’équipe dirigée par Luc Lenain a entraîné un réseau de neurones sur des simulations océaniques à haute résolution. Le modèle apprend à relier les déformations des motifs de température aux vitesses des courants. En analysant des séquences d’images, il peut inférer les courants responsables des changements observés.

Les tests ont comparé les résultats de GOFLOW à des mesures directes effectuées par des navires dans le Gulf Stream en 2023. L’accord était excellent, et la nouvelle méthode a révélé des détails bien plus fins que les techniques traditionnelles. Elle a notamment détecté des tourbillons et des couches limites qui disparaissaient auparavant dans les moyennes. Ces structures sont importantes pour comprendre les échanges verticaux entre la surface et les profondeurs. Ces résultats ont été publiés dans la revue Nature Geoscience.

Cette avancée ouvre des voies prometteuses pour la climatologie. La méthode pourrait être intégrée aux modèles climatiques et aux prévisions météo, améliorant ainsi notre compréhension des interactions air-mer et du transport de débris marins.

Cependant, la couverture nuageuse reste un obstacle, car les nuages bloquent les images thermiques. L’équipe prévoit de combiner d’autres types de données satellites pour obtenir une couverture continue. Des travaux sont déjà en cours pour étendre la méthode à l’échelle mondiale.

Les codes et données sont disponibles publiquement, ce qui permettra à d’autres chercheurs de développer de nouvelles applications.