Wettervorhersagen spielen eine entscheidende Rolle beim Schutz von Menschen und Volkswirtschaften vor extremen Wetterereignissen. Weltweit hängen jedes Jahr Billionen von Dollar von präzisen Prognosen ab.
Allein in den USA ist etwa ein Drittel der Wirtschaft (oder 3 Billionen US-Dollar) von Wetter und Klima betroffen.
Da der Klimawandel die Unsicherheit erhöht, gewinnt die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) bei der Verbesserung von Prognosen zunehmend an Bedeutung.
Traditioneller Prognosemechanismus
Moderne Wettervorhersagen basieren auf einer Reihe von Messungen von Ballons, Satelliten, Verkehrsflugzeugen, Schiffen und vielen anderen Beobachtungsgeräten.
Daten aus diesen Quellen werden durch eine Technik namens „Datenassimilation“ synchronisiert, um ein möglichst genaues Bild des aktuellen Zustands der Atmosphäre zu erstellen.
Das System funktioniert, indem Daten in ein physikalisches Modell eingespeist werden, das in einem Supercomputer programmiert ist. Die Erde wird in ein dreidimensionales Gitter unterteilt, das jeweils Gleichungen zur Beschreibung der Luftbewegung enthält. Das Modell berechnet dann zukünftige Entwicklungen.
Die Prognosen werden alle paar Stunden aktualisiert, um sicherzustellen, dass die Eingaben die aktuellen atmosphärischen Bedingungen widerspiegeln. Allerdings kann selbst ein kleiner anfänglicher Fehler zu großen Fehlern in der Prognose führen – ein Phänomen, das als Schmetterlingseffekt bekannt ist.
KI: Alternative und ergänzende Ansätze
Ab 2022 werden KI-gestützte Wettermodelle immer häufiger eingesetzt. Anstatt sich auf physikalische Gleichungen zu verlassen, lernen KI-Modelle anhand historischer Daten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Dieser Prozess ist weniger rechenintensiv.
Unternehmen wie Google DeepMind, Nvidia und meteorologische Organisationen wie das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersagen (ECMWF) und die US-amerikanische National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) entwickeln KI-Modelle für die Wettervorhersage. DeepMinds GraphCast hat bei der Vorhersage von Sturmbahnen im Pazifik und Atlantik für die Jahre 2021 bis 2024 herkömmliche Methoden übertroffen. Nvidia bietet mit CorrDiff ein Modell an, das mithilfe von KI detaillierte Prognosen zu deutlich geringeren Energiekosten erstellt.
Die Vorteile von KI in der Wettervorhersage
Man geht davon aus, dass KI dabei helfen wird, die inhärenten Beschränkungen traditioneller Modelle zu überwinden, insbesondere in den drei Bereichen der hyperlokalen Prognose, der tropischen Niederschlagsvorhersage und der mittelfristigen Prognose.
Bei hyperlokalen Prognosen lassen sich Phänomene wie örtlich begrenzte Gewitter oder Tornados aufgrund ihrer geringen Auflösung mit herkömmlichen Modellen nur schwer präzise simulieren. KI kann die Prognosegenauigkeit erhöhen, ohne dass teure Supercomputer erforderlich sind.
Die Regenvorhersage in tropischen Regionen ist aufgrund fehlender Beobachtungsgeräte und der einzigartigen Eigenschaften des Regensystems nach wie vor eine Herausforderung. KI hilft, Muster auch bei begrenzten Eingabedaten zu erkennen.
Für mittelfristige Prognosen (zwei Wochen bis drei Monate) ist dieser Zeitraum für die Landwirtschaft und die Energiemärkte entscheidend, wird jedoch nur unzureichend modelliert. Untersuchungen der Fudan-Universität (China) zeigen, dass KI die Prognosen der Madden-Julian-Oszillation verbessern kann, eines Phänomens, das sich noch Wochen später auf Niederschlag und Temperatur auswirkt.
Integration von KI in die Prognosekette
KI ersetzt nicht nur Modelle, sondern unterstützt auch viele weitere Schritte im Prognoseprozess. Beispielsweise erweitert KI bei der Datenerfassung den Beobachtungsbereich und berücksichtigt nicht-meteorologische Faktoren wie Stadtplanung, Energieverbrauch und menschliches Verhalten. Das ECMWF nutzt KI, um Waldbrände basierend auf menschlichen Aktivitäten und Brennstoffbedingungen vorherzusagen.
Auch bei der Verarbeitung von Satellitenbildern kann KI helfen: Das Hong Kong Observatory (China) nutzt Computer Vision zur Analyse des Regenradars und sagt so Richtung und Geschwindigkeit der Wolkenbewegung voraus.
Im Schritt der Datennachbearbeitung hilft KI dabei, aus einer allgemeinen Prognose spezifische Ergebnisse zu berechnen, beispielsweise wie viel Strom eine Windkraftanlage produzieren wird.
Um herkömmliche Prognosen zu verbessern, nutzt das Met Office maschinelles Lernen, um die Prognosegenauigkeit zu erhöhen und gleichzeitig den Nutzen für die Endbenutzer zu steigern.
Obwohl KI vielversprechend ist, gehen Experten davon aus, dass sie traditionelle physikalische Modelle eher ergänzen als ersetzen wird. Dies liegt daran, dass KI auf riesigen Mengen historischer Daten basiert, die größtenteils durch physikalische Beobachtungen und Modellierung gewonnen werden.
Die KI-Entwicklung muss zudem Transparenz, angemessene Nutzungskosten und Funktionsfähigkeit innerhalb des nationalen Prognosesystems gewährleisten.
KI wird das neue Glied in der Technologiekette der Wettervorhersage sein und dazu beitragen, die Genauigkeit zu erhöhen, die Kosten zu senken und die Fähigkeit zur Vorhersage des zukünftigen Wetters zu erweitern.
In einem aufgrund des Klimawandels zunehmend volatilen Wetterumfeld wird die Kombination von KI und traditioneller Wissenschaft der Schlüssel zu moderneren, nachhaltigeren und umfassenderen Prognosesystemen sein.
(Laut Bloomberg)
Quelle: https://vietnamnet.vn/vi-sao-ai-du-bao-thoi-tiet-chua-the-thay-the-phuong-phap-truyen-thong-2423878.html
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