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Variabilité spatio-temporelle de la moyenne et haute atmosphère : caractérisation de données multi-sources, agrégation et cas d’usage pour l’intelligence artificielle

Data intelligence dont Intelligence Artificielle Défis technologiques Modélisation du climat Sciences de la terre et de l’environnement

Résumé du sujet

Le projet MATRIA (Moyenne et haute Atmosphère en Temps Réel par Intelligence Artificielle) vise à
développer et évaluer des preuves de concept en intelligence artificielle pour la prévision en temps-
réel de champs atmosphériques (vents, température, densité) à l’échelle globale sur l'ensemble de la
colonne 0-150 km. Porté par un consortium IRD-CEA-ONERA, il s'inscrit dans le cadre de la recherche
exploratoire duale (civil / Défense) de l'appel ASTRID (Accompagnement Spécifique des Travaux de
Recherches d’intérêt Défense), en répondant à des enjeux stratégiques de connaissance de
l'environnement atmosphérique pour la prévision, la surveillance infrason et l'aide à la décision. Cependant les approches contemporaines pour la surveillance consistent en la fusion d’approches temps réels jusqu’à la stratosphère et de climatologies (tendances saisonnières) dans les couches supérieures. Pour répondre aux impératifs opérationnels de surveillance, il convient de développer un outil permettant de prévoir en temps-réel les états de l’atmosphère jusqu’à la basse thermosphère (~150 km). L’intelligence artificielle permettrait de répondre à ce besoin

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