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Au moins deux fois plus hautes que les vagues environnantes, les vagues scélérates peuvent endommager des navires et des conduits sous-marins. Des chercheurs de l'université de Copenhague ont utilisé l'intelligence artificielle (IA) pour analyser l'équivalent de 700 ans de données océaniques.
DocBiodiv's insight:
Nastasia Michaels , le 21/11/2023nous donne le lien vers l'article scientifique Machine-guided discovery of a real-world rogue wave model Dion Häfner , Johannes Gemmrich Markus Jochum November 20, 2023, 120 (48) e2306275120 https://doi.org/10.1073/pnas.2306275120 
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A horizon 2030, si rien n’est fait pour réduire l’empreinte environnementale du numérique et que les usages continuent de progresser au rythme actuel, le trafic de données serait multiplié par 6 et le nombre d’équipements serait supérieur de près de 65 % en 2030 par rapport à 2020, notamment du fait de l’essor des objets connectés. Il en résulterait des augmentations, entre 2020 et 2030 : - de l’empreinte carbone du numérique en France : environ + 45% (pour atteindre 25 Mt CO2eq) - de la consommation de ressources abiotiques (métaux et minéraux) : + 14 % - de la consommation électrique finale en phase d’usage : + 5 % (pour atteindre 54 TWh par an).
DocBiodiv's insight:
"A horizon 2050, si rien n’est fait, l’empreinte carbone du numérique pourrait tripler par rapport à 2020."
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Grâce à ses algorithmes de machine learning, l'intelligence artificielle permet d'améliorer la modélisation climatique et de développer des projections très utiles pour l'écologie. Mais en parallèle, l’impact énergétique de ces outils d’intelligence artificielle grossit à un rythme exponentiel.
DocBiodiv's insight:
Avec Philippe Ciais chercheur CEA au Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement (LSCE-IPSL). Julie Deshayes, océanographe climat au CNRS affectée au laboratoire LOCEAN. Jacques Sainte-Marie chercheur à l’INRIA et à Sorbonne Université en charge des questions liant numérique et environnement
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