KI übertrifft globale Wettervorhersagezentren

KI übertrifft den „Goldstandard“ der Wettervorhersage

Bei der Überwachung der Luftqualität, der Wettermuster und der tropischen Stürme aufgrund des Klimawandels hat die KI herkömmliche Prognosemethoden übertroffen (Foto: Getty).

Ein neues von Microsoft entwickeltes Modell künstlicher Intelligenz (KI) namens Aurora erregt in der wissenschaftlichen Gemeinschaft große Aufmerksamkeit, da es seine Fähigkeit unter Beweis stellt, das Wetter genauer und schneller vorherzusagen als viele der weltweit führenden Wetterzentren, darunter das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) und das US-amerikanische National Hurricane Center (NHC).

Einer am 22. Mai in der Fachzeitschrift Nature veröffentlichten Studie zufolge wurde das Aurora-System ausschließlich anhand historischer Daten trainiert, ohne dass traditionelle physikalische Modelle zum Einsatz kamen.

Dennoch lieferte es beeindruckende Ergebnisse, darunter die genaue Vorhersage aller größeren Hurrikane im Jahr 2023 und die Erstellung von 10-Tage-Wettervorhersagen bei hundertmal geringerem Rechenaufwand.

In einem konkreten Beispiel sagte Aurora vier Tage im Voraus richtig voraus, dass der Supertaifun Doksuri im Norden der Philippinen auf Land treffen würde, während die offizielle Prognose zu diesem Zeitpunkt den Sturm nördlich von Taiwan voraussagte.

Doksuri galt später als einer der verheerendsten Stürme in der Geschichte der Asien- Pazifik -Region.

Aurora übertraf auch das ECMWF, das als „Goldstandard“ in der Wettervorhersage gilt. Insbesondere erreichte die KI von Microsoft bei 92 % der 10-tägigen globalen Vorhersagen eine höhere Genauigkeit als ECMWF, bei einer Auflösung von etwa 10 km².

KI-Rennen zwischen Tech-Giganten

Die KI Aurora sagte korrekt voraus, dass der Taifun Doksuri im Norden der Philippinen auf Land treffen würde (Foto: Microsoft).

Aurora ist nicht das einzige KI-Modell in diesem Bereich. Zuvor hatte Huawei im Jahr 2023 das Pangu-Weather-Modell eingeführt und Google behauptete außerdem, dass sein GenCast-Modell im Jahr 2019 in 97 % der Naturkatastrophenfälle das ECMWF übertroffen habe.

Auch die großen Länder und Wetterdienste sind auf dem Vormarsch. Meteo-France und ECMWF selbst entwickeln ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen. Vertreter des ECMWF sagten, ihr erstes KI-Modell, das seit Februar 2025 getestet wird, spare trotz der begrenzten Auflösung (30 km²) mehr als das 1.000-fache der Rechenzeit im Vergleich zum physikalischen Modell.

Der Aufstieg der KI in der Wettervorhersage ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass herkömmliche Prognosemodelle einen großen Rechenaufwand erfordern, da sie auf komplexen physikalischen Gleichungen basieren.

Währenddessen lernt KI wie Aurora aus realen Daten, was die Verarbeitungszeit erheblich verkürzt. Experten zufolge könnte dies der erste Schritt zu einer Revolution in der Meteorologie sein.

„Wir stehen am Anfang eines großen Wandels in der Atmosphärensystemwissenschaft“, sagte Paris Perdikaris, außerordentlicher Professor an der University of Pennsylvania und Hauptautor der Studie.

„Das Ziel für die nächsten fünf bis zehn Jahre besteht darin, Systeme zu bauen, die Daten von Satelliten und Wetterstationen direkt abrufen können, um hochauflösende Vorhersagen für jeden Ort der Welt zu erstellen“, sagte er.

Obwohl Aurora derzeit noch nicht kommerziell erhältlich ist, deuten die Testergebnisse auf großes Potenzial hin.

Der schrittweise Ersatz traditioneller Methoden durch KI im Bereich der Meteorologie wird als machbar und notwendig erachtet, insbesondere vor dem Hintergrund des immer gravierenderen Klimawandels und der Notwendigkeit genauer und zeitnaher Prognosen, die dringlicher denn je sind.

Quelle: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/ai-vuot-mat-cac-trung-tam-du-bao-thoi-tiet-toan-cau-20250523065832612.htm