In jüngsten Tests hat GraphCast hinsichtlich der Vorhersagegenauigkeit das System des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) übertroffen.
In einer im Fachmagazin Science veröffentlichten Studie konnte GraphCast für 90 % der 1.380 getesteten Parameter, darunter Temperatur, Druck, Windgeschwindigkeit und -richtung sowie Luftfeuchtigkeit, genauere Vorhersagen erstellen.
Am wichtigsten ist jedoch, dass GraphCast bei der Vorhersage extremer natürlicher Wetterereignisse deutlich bessere Ergebnisse liefert.
Im September 2023 prognostizierte GraphCast neun Tage vor dem Ereignis, dass Hurrikan Lee die Küste von Nova Scotia, Kanada, erreichen würde. Traditionelle Wettervorhersagetools prognostizierten dies hingegen nur sechs Tage im Voraus. Zudem erwiesen sie sich hinsichtlich Zeitpunkt und Ort des Landfalls als weniger genau.
Untersuchungen zeigen: „GraphCast kann Hunderte von Wettervariablen für 10 Tage weltweit in weniger als einer Minute vorhersagen.“
Das GraphCast-Modell kombiniert Algorithmen des maschinellen Lernens und „Graph Neural Networks“ (GNNs) – eine Architektur zur Verarbeitung räumlich strukturierter Daten.
Das System wird mit über 40 Jahren archivierten meteorologischen Daten des ECMWF trainiert. GNN ermöglicht die schnelle Erstellung von Prognosen bei minimalem Rechenaufwand.
Die Hauptaufgabe von GraphCast besteht darin, die Wechselwirkungen zwischen atmosphärischen Bedingungen an verschiedenen Orten rund um den Globus vorherzusagen.
Trotz erheblicher Fortschritte durch Google DeepMind bleibt die Wettervorhersage jedoch eine anspruchsvolle Aufgabe.
Das GraphCast-System ist noch nicht in der Lage, die komplexen Informationen bereitzustellen, die für die Vorhersage von Wetterereignissen wie Hurrikanen entscheidend sind.
Während sich traditionelle Prognosemodelle besser an den Klimawandel anpassen können, haben KI-Modelle, die auf historischen Daten trainiert wurden, mit sich ändernden Klimabedingungen immer noch Probleme.
Die DeepMind-Forscher zeigten sich jedoch zuversichtlich, dass das Modell auf verschiedene Wettersysteme skalierbar ist. Eine Testversion von GraphCast ist derzeit auf der ECMWF-Website verfügbar.
(laut Infocity)
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