KI revolutioniert die Genauigkeit von Wettervorhersagen

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren beeindruckende Fortschritte gemacht, und jetzt steht sie bereit, eines der schwierigsten und für viele Menschen relevantesten Probleme zu verbessern: die Genauigkeit von Wettervorhersagen. Angesichts der globalen Herausforderungen wie Klimawandel und Extremwetterereignisse ist die Bedeutung präziser Wettervorhersagen nicht zu unterschätzen. Sie sind von großer Wichtigkeit für Landwirtschaft, Verkehr, Energieversorgung und nicht zuletzt für die individuelle Planung des Alltags.

Traditionelle Wettervorhersagen basieren auf komplexen physikalischen Modellen, die eine große Menge an Daten verarbeiten und interpretieren. Diese Modelle sind rechenintensiv und benötigen leistungsstarke Computer, um Vorhersagen über verschiedene Zeiträume zu erstellen. Obwohl diese Ansätze kontinuierlich verbessert wurden, sind sie jedoch mit gewissen Unsicherheiten und Einschränkungen verbunden, vor allem, wenn es um die Vorhersage von lokal begrenzten und zeitlich kurzfristigen Ereignissen wie heftigen Niederschlägen oder Windböen geht.

In jüngster Zeit haben verschiedene Forschungsgruppen und Unternehmen wie Huawei, Deepmind und Teams aus akademischen Einrichtungen Modelle entwickelt, die Künstliche Intelligenz nutzen, um Wettervorhersagen zu verbessern. Diese KI-Modelle, wie beispielsweise Pangu-Weather von Huawei, NowcastNet oder das von Deepmind entwickelte Netzwerk, nutzen historische Wetterdaten und lernen aus diesen, um Prognosen zu erstellen. Sie arbeiten deutlich schneller als traditionelle Modelle und benötigen weniger Rechenressourcen, was sie nicht nur effizienter, sondern auch umweltfreundlicher macht.

Die KI-gestützte Wettervorhersage hat bereits einige bemerkenswerte Erfolge erzielt. Pangu-Weather von Huawei beispielsweise erreicht eine vergleichbare Genauigkeit wie bestehende Wettermodelle, liefert seine Ergebnisse jedoch 10.000 Mal schneller. Die Forscher nutzen dabei ein Transformer-Modell, das dreidimensionale Daten verarbeitet und meteorologische Größen in verschiedenen Höhenschichten berechnet. Die Vorhersagen werden sequenziell erstellt, wobei die Prognose über eine Stunde als Input für die nächste Zeitstufe dient.

NowcastNet, ein Projekt chinesischer Forscher in Kooperation mit der University of Berkeley, ist ein weiteres herausragendes Beispiel. Das Modell nutzt Deep-Learning-Algorithmen, um extreme Regenfälle aus Radar-Daten vorherzusagen und kann Ereignisse mit einer Vorlaufzeit von bis zu drei Stunden prognostizieren.

Deepmind hat mit seinem Netz DGMR (Deep Generative Model of Rainfall) eine ähnliche Technologie vorgestellt, die durch das Training mit Regenradar-Daten Vorhersagen für die nächsten Stunden generiert. Dieser Ansatz wurde durch Meteorologen positiv bewertet und bevorzugt gegenüber herkömmlichen Modellen.

Trotz dieser fortschrittlichen Entwicklungen stehen KI-Modelle noch am Anfang ihrer Möglichkeiten. Weiterhin gibt es Herausforderungen, wie die Vorhersage von Niederschlägen, die nach wie vor als komplexes Problem gilt. Ebenso stellt sich die Frage, ob KI-Modelle in der Lage sein werden, mit der sich verändernden Klimadynamik Schritt zu halten und beispielsweise bisher unbekannte Extremwetterereignisse vorherzusagen.

Fest steht, dass KI das Potenzial hat, die Genauigkeit von Wettervorhersagen zu revolutionieren und dabei gleichzeitig die Umweltbelastung durch den Betrieb von Supercomputern zu reduzieren. Es bleibt spannend zu beobachten, wie sich diese Technologie weiterentwickeln und in die Praxis integrieren wird.

Bibliographie:
1. Finanznachrichten.de. (2024, Mai). Alle reden übers Wetter - KI rechnet damit: Kann sie die Wettervorhersage verbessern? https://www.finanznachrichten.de/nachrichten-2024-05/62269399-alle-reden-uebers-wetter-ki-rechnet-damit-kann-sie-die-wettervorhersage-verbessern-397.htm
2. CHIP Online. (2024, Mai 13). KI in der Wettervorhersage: Microsoft gelingt erfolgreiche Umsetzung. https://www.chip.de/news/Microsoft-gelingt-erfolgreiche-Umsetzung-KI-in-der-Wettervorhersage_185269647.html
3. YouTube. (n.d.). Wissenschaft fürs Wohnzimmer. https://www.youtube.com/watch?v=P5HRNdDCWdc
4. Wissenschaftsjahr 2019. (2019, Juni). Künstliche Intelligenz ermöglicht präzisere Wettervorhersagen. https://www.wissenschaftsjahr.de/2019/neues-aus-der-wissenschaft/juni-2019/kuenstliche-intelligenz-ermoeglicht-praezisere-wettervorhersagen/
5. Yacht.de. (2024, Februar 6). Wetterprognose: Kann KI das Wetter besser vorhersagen? https://www.yacht.de/segelwissen/wetterkunde/wetterprognose-kann-ki-das-wetter-besser-vorhersagen/
6. Der Standard. (n.d.). Google-KI sagt Wetter genauer und viel sparsamer vorher als die besten Supercomputer. https://www.derstandard.de/story/3000000195315/google-ki-sagt-wetter-genauer-und-viel-sparsamer-als-die-besten-supercomputer-vorher
7. KIT - Karlsruher Institut für Technologie. (2022). Windböen mit KI besser vorhersagen. https://www.kit.edu/kit/pi_2022_021_windboen-mit-ki-besser-vorhersagen.php
8. Heise Online. (2023, November 15). Auf einem Prozessor Supercomputer geschlagen: KI liefert beste Wettervorhersage. https://www.heise.de/news/Auf-einem-Prozessor-Supercomputer-geschlagen-KI-liefert-beste-Wettervorhersage-9528839.html