Subvention

Prévision de la présence de glace de mer à moyen terme à l’aide d’une approche basée sur l’IA

La prévision précise et opportune de l’état de la glace de mer est un élément crucial de la sécurité des transports maritimes dans l’Arctique canadien et d’autres eaux susceptibles d’être englacées. Cette prévision peut s’effectuer en combinant de manière optimale simulations numériques et données d’observation, comme pour les prévisions météorologiques. Une telle approche dépend cependant de la précision des prévisions météorologiques qui alimentent le modèle pour simuler la formation de la glace de mer. Or ces dernières ne sont pas disponibles à haute résolution spatiale durant la phase de planification tactique. C’est pourquoi les prévisions sur l’évolution saisonnière de l’état de la glace de mer sont souvent obtenues de manière statistique. Le présent projet tirera parti d’un système prototype qui utilise des protocoles avancés de traitement par l’intelligence artificielle (IA) pour obtenir des prévisions saisonnières à la fine pointe de la technologie concernant l’état de la glace de mer dans l’Arctique canadien. De nouvelles avancées réalisées en IA seront incorporées au prototype afin d’améliorer la précision des prévisions de l’état de la glace de mer. Le prototype sera évalué en effectuant des comparaisons à grande échelle des prévisions obtenues avec les données de terrain indépendantes ou en effectuant des études de cas en fonction des besoins des communautés. Nous prévoyons que ces prévisions de l’état de la glace de mer permettront de réduire de manière considérable les coûts associés aux retards dans l’approvisionnement annuel des communautés septentrionales. Le système final sera livré au gouvernement des Territoires Du Nord-Ouest et à son groupe chargé des Services de transport maritime.