SeSAM est une plateforme d'analyse et de prévision des données environnementales. Elle permet de collecter, traiter et visualiser des données relatives à l'environnement telles que les données météorologiques, la qualité de l'air et la biodiversité. Grâce à des algorithmes avancés, SeSAM est capable de fournir des prévisions précises et des analyses détaillées pour aider les décideurs et les citoyens à mieux comprendre et à gérer leur environnement.

Ce projet génère des données de forçage des vagues pour les modèles océaniques et météorologiques. Il permet de simuler les interactions entre l'atmosphère et l'océan, en fournissant des informations précises sur les vagues pour améliorer les prévisions maritimes et climatiques. Les résultats sont utilisés par des scientifiques, des météorologues et des chercheurs pour affiner leurs modèles et mieux comprendre les dynamiques océaniques.

Ce projet utilise le modèle DGMR de DeepMind pour fournir des prévisions de précipitations à court terme (nowcasting) en France. Basé sur des données radar en temps réel de Météo-France, il génère des visualisations dynamiques des pluies attendues dans les deux heures à venir, avec une résolution de 1 km et un pas de temps de 5 minutes. L'objectif est d'améliorer la précision des alertes météorologiques et d'aider à la gestion des risques liés aux intempéries.

RainNet est un réseau de neurones convolutif conçu pour prédire les précipitations à court terme (5 minutes) à partir de données radar. Entraîné sur plusieurs années de composites radar de haute qualité fournis par le service météorologique allemand (DWD), il transforme des scans radar en prévisions précises. Son architecture inspirée des modèles U-Net et SegNet permet une analyse fine des motifs spatiaux et temporels des précipitations, offrant ainsi un outil puissant pour la gestion des risques hydrométéorologiques et la planification des activités sensibles au climat.

Ce projet vise à quantifier et analyser l'effet radiatif des nuages depuis la surface terrestre. Il permet aux chercheurs et scientifiques d'étudier l'impact des nuages sur le bilan énergétique de la Terre, en fournissant des données précises et des modèles pour comprendre les interactions entre les nuages et le rayonnement solaire ou infrarouge. Les résultats aident à améliorer les prévisions climatiques et les modèles météorologiques.

ILPONet est un projet dédié à la gestion et l'analyse de données environnementales, avec un focus particulier sur les phénomènes météorologiques. Il vise à aider les professionnels dans leur prise de décision en fournissant des prévisions précises et des outils d'analyse performants.