KI und die Revolution in der Wettervorhersage

Nvidia hat gerade ein neues KI-Modell zur Wettervorhersage vorgestellt, das extrem schnelle Vorhersagen und eine genauere Risikoabschätzung extremer Wetterereignisse ermöglichen soll. Demnach ist das KI-Modell FourCastNet 3 in der Lage, das gesamte globale Klima für 15 Tage in nur 64 Sekunden vorherzusagen.

Basierend auf einer Transformer-Architektur (ähnlich wie ChatGPT) lernt FourCastNet 3 aus jahrzehntelangen meteorologischen Daten, um Luftströmungen, Temperaturen und Niederschlag präzise zu reproduzieren. Die KI ist so konzipiert, dass sie die Kugelform der Erde berücksichtigt und die räumlich korrelierte Wahrscheinlichkeit des Problems präzise simuliert. Dadurch werden stabile Spektren erreicht und realistische Dynamiken auf mehreren Skalen reproduziert.

„KI verändert grundlegend die Art und Weise, wie wir den Zustand der Atmosphäre einschätzen, wie wir auf der Grundlage dieses Zustands Prognosen erstellen, wie wir die Grenzen der Physik erweitern, um bessere Prognosen zu erstellen, und wie wir Klimasimulationen erstellen, die wir vorher nie für möglich gehalten hätten“, sagte Mike Pritchard, Leiter der Klimasimulation bei Nvidia.

FourCastNet prognostiziert den heißesten Tag in Afrika. (Quelle: Nvidia)

Ebenso hat die Microsoft Corporation (USA) ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Vorhersagesystem namens „Aurora“ entwickelt, das herkömmliche Vorhersagemethoden in puncto Genauigkeit, Geschwindigkeit und Kosten übertreffen soll und sich besonders gut zur Überwachung der Luftqualität, von Wettermustern und tropischen Stürmen eignet.

Aurora wurde mit über einer Million Stunden Daten von Satelliten, Radar, Wetterstationen, Klimasimulationen und Prognosen trainiert. Das Modell kann zudem mit zusätzlichen Daten optimiert werden, um spezifische Wetterereignisse vorherzusagen.

Bemerkenswerterweise sagte Aurora alle Stürme des Jahres 2023 korrekt voraus. Darunter auch den Supertaifun Doksuri, den verheerendsten Sturm, der jemals im Pazifik registriert wurde. Aurora konnte den genauen Ort und Zeitpunkt des Landgangs von Doksuri auf den Philippinen vier Tage im Voraus bestimmen, während offizielle Prognosen den Sturm damals nördlich von Taiwan voraussagten.

Darüber hinaus übertraf dieses KI-Modell auch das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF), das mit 92 % der globalen 10-Tage-Vorhersagen mit einer Auflösung von etwa 10 km² als weltweiter Maßstab für Genauigkeit gilt.

Das KI-Modell von Microsoft sagt das Wetter 5.000-mal schneller voraus als Supercomputer (Illustrationsfoto)

Derzeit werden Wettervorhersagen üblicherweise durch die Eingabe komplexer physikalischer Daten in Modelle erstellt, deren Berechnung auf Supercomputern stundenlang dauert. Aardvark Weather verfolgt dagegen einen völlig neuen Ansatz: Sein maschinelles Lernsystem analysiert Rohdaten von Satelliten, Wetterstationen, Schiffen und Wetterballons direkt, um Prognosen zu erstellen. Dabei sind keine komplexen atmosphärischen Modelle erforderlich, sondern lediglich einfache Hardware.

Aardvark Weather bietet zahlreiche Vorteile: Es benötigt nur 8 % der Beobachtungsdaten herkömmlicher Systeme, übertrifft die Leistung des US Global Forecast System (GFS), liefert Ergebnisse, die mit den Prognosen des US-Wetteramts vergleichbar sind, und erstellt Prognosen innerhalb weniger Minuten auf einem herkömmlichen Desktop-Computer. Allerdings ist die räumliche Auflösung von Aardvark Weather derzeit geringer als bei aktuellen Systemen.

Eine der wichtigsten Anwendungen von Aardvark Weather ist seine Fähigkeit, Prognosezentren in Entwicklungsländern und Regionen zu unterstützen, denen die Ressourcen fehlen, um globale Prognosen in hochauflösende regionale Prognosen zu verfeinern.

Aardvark prognostiziert das globale Wetter auf PCs in nur wenigen Minuten. (Foto: Universität Cambridge)

Für die Vorhersage kleinerer Wetterereignisse, wie etwa eines starken Hurrikans, der sich einer Stadt nähert, sind derzeit herkömmliche, spezialisierte Prognosemodelle erforderlich.

Einige KI-Modelle werden jedoch bereits in der Praxis getestet. Das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW), das Wettervorhersagen für Dutzende von Ländern erstellt, nutzt Aurora und sein eigenes KI-Modell.

In Boston testen IBM und das Mass General Brigham Health System ein KI-Tool, das auf Grundlage von Bevölkerungsdaten, Umweltsensoren und Krankenhausakten vorhersagt, welche Gebiete bei Hitzewellen anfällig für Hitzestress sind. Diese Lösung ist besonders nützlich für ältere Menschen, einkommensschwache Bevölkerungsgruppen oder Menschen, die in Gebieten ohne Grünflächen leben.

Auf nationaler Ebene prüft der US- Kongress die Möglichkeit, KI in Hochwasser- und Sturmwarnsysteme zu integrieren, insbesondere nach einer Reihe verheerender Naturkatastrophen in Texas und New Mexico. Startups wie Tomorrow.io und Silurian haben gezeigt, dass KI Naturkatastrophen 48 bis 72 Stunden im Voraus vorhersagen kann, was einen großen Vorteil in der Katastrophenprävention darstellt.

Experten warnen jedoch davor, dass KI physikalische Modelle nicht vollständig ersetzen sollte, sondern diese im Wettervorhersageprozess kombiniert und ergänzt werden sollten.

Ngoc Nguyen (Synthese)

Quelle: https://vtcnews.vn/ai-va-cuoc-cach-mang-ve-du-bao-thoi-tiet-ar955276.html