Wettervorhersagen sind genauer und detaillierter als je zuvor

Das Zeitalter der computergestützten Wettervorhersage begann 1965. Sechzig Jahre später führt das Met Office eine weitere technologische Revolution an, die diesmal durch künstliche Intelligenz (KI) vorangetrieben wird.

Laut der Financial Times trägt KI dazu bei, Wolkenmuster, Niederschlag und Temperatur besser vorherzusagen. Insbesondere erweitert die Technologie das Spektrum der Prognosen – von hochpräzisen Sofortprognosen innerhalb weniger Stunden bis hin zu mittelfristigen Prognosen (3–15 Tage) und ermöglicht nun auch Wettervorhersagen auf untersaisonaler Ebene (2 Wochen bis 2 Monate).

„Wir sehen das Potenzial für einen echten Wandel in der Wettervorhersage. In gewisser Weise ähnelt es der Zeit, als Menschen begannen, Computer zu nutzen“, sagte Kirstine Dale, Leiterin der KI-Abteilung des Met Office.

Von der digitalen Prognose zur „End-to-End“-KI

Bisher stützte sich die Wettervorhersage stark auf numerische Wettervorhersagen, einen rechenintensiven Prozess, der Supercomputer erforderte, um Millionen von Beobachtungen in Echtzeit zu verarbeiten. Bahnbrechende Wetter-KI-Systeme erfordern zwar weiterhin eine intensive Datenassimilation, nutzen dann aber maschinelles Lernen, um Prognosen zu erstellen.

Künstliche Intelligenz hat einen tiefgreifenden Einfluss auf die Wettervorhersage. Foto: Financial Times.

Die ersten Ergebnisse sind vielversprechend. Das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) gab bekannt, dass sein im Februar eingeführtes erstes KI-Modell die Genauigkeit wichtiger Messgrößen, wie beispielsweise der Vorhersage des Verlaufs tropischer Wirbelstürme, um etwa 20 Prozent verbessert habe.

„Die neue KI-Technologie baut auf den enormen Verbesserungen der Prognosegenauigkeit der letzten Jahrzehnte auf. Seit Anfang der 2000er Jahre stehen fortschrittlichere Satellitendaten zur Verfügung, und die Genauigkeitslücke zwischen den Hemisphären ist verschwunden“, sagte Florence Rabier, Generaldirektorin des ECMWF.

Zuvor hatte das ECMWF im Oktober 2023 auch sein eigenes KI-basiertes globales Prognosemodell namens AIFS eingeführt.

Im Gespräch mit der Washington Post bezeichnete der Meteorologe Matt Lanza die AIFS-Vorhersage für Hurrikan Francine im September als „verrückt“. „Man müsste verrückt sein, um sie nicht täglich in seinem Prognose-Toolkit zu verwenden“, kommentierte der Experte.

Beim Hurrikan Milton sagte AIFS einen Landfall bis auf 21 Kilometer vor Florida voraus. Nach diesem Erfolg bezeichnete der Meteorologe Bryan Bennett AIFS als „das genaueste Modell, das die Welt je hatte“.

Herkömmliche Wettervorhersagemodelle erfordern enorme Rechenleistung und müssen von hochqualifiziertem Personal bedient werden. Foto: 7wData.

Doch das ist erst der Anfang einer Ära, in der KI das Feld dominieren wird. Laut der Financial Times entsteht eine zweite Generation experimenteller „End-to-End“-KI-Systeme, die noch spannendere Möglichkeiten verspricht.

Diese Modelle überspringen den Schritt der Datenassimilierung und arbeiten direkt mit Rohbeobachtungen von Satelliten und Wetterstationen, um sowohl globale als auch lokale Prognosen zu erstellen.

„Plötzlich sind wir an einem Punkt, an dem wir einen neuen Sensor installieren und dessen Daten sehr schnell in ein Modell einspeisen können“, sagte Scott Hosking vom Turing Institute. Hosking schätzt, dass sich derzeit etwa 20 bis 30 verschiedene KI-Wettermodelle in unterschiedlichen Entwicklungsstadien befinden, und diese Zahl wird in nur einem Jahr rasant wachsen.

Die Rolle der Meteorologen in der Zukunft

Eine wichtige Frage ist, welche Rolle Meteorologen spielen werden, wenn die Welt immer stärker auf KI angewiesen ist.

Dennoch sind die Verantwortlichen des Met Office überzeugt, dass der technologische Fortschritt keine Arbeitsplätze vernichten wird. Vielmehr werden Meteorologen weiterhin gebraucht und sind möglicherweise sogar wichtiger denn je.

Sie müssen die Unterschiede zwischen konkurrierenden KI-Modellen bewerten, die Rohdaten der Prognosen kritisch in einen Kontext setzen und Risikostufen sowie Minderungsmaßnahmen kommunizieren. Tatsächlich müssen Rohdaten weiterhin gesammelt und untersucht werden, um Anomalien zu beheben.

„Die Technologie verändert unser Verständnis vom Wetter – allerdings als mächtiger Verbündeter etablierter Vorhersagemethoden, nicht als Ersatz. Ich sehe eine zunehmend symbiotische Beziehung. Wir brauchen sie als Team, um zusammenzuarbeiten“, argumentiert Kirstine Dale.

KI-Modell prognostiziert Sturmverlauf im Vergleich zur Realität. Foto: Harvard.

Und obwohl die Aussichten für den Einsatz von KI in der Wettervorhersage rosig sind, droht auch ein großer Schatten: das Risiko eines Datenmangels.

Die Trump-Regierung plant, Budget und Personal der National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) drastisch zu kürzen. Die NOAA ist jedoch eine wichtige Quelle für Daten von Satelliten, Ozeanbojen, Ballons und Radar, die Meteorologen weltweit kostenlos zur Verfügung stehen.

„Jede Verringerung der globalen Datenverfügbarkeit ist ein großes Problem. Ich halte diese Kürzungen in einer Zeit, in der sich das Klima tatsächlich verändert, für sehr gefährlich“, sagte Richard Turner, Professor für maschinelles Lernen an der Universität Cambridge.

Quelle: https://znews.vn/du-bao-thoi-tiet-dang-chinh-xac-va-chi-tiet-hon-bao-gio-het-post1554568.html