DeepMind-Tool erstellt 10-Tage-Wettervorhersage in 60 Sekunden!
Google DeepMind-Forscher entwickeln ein KI-basiertes Wettervorhersagemodell, das 90 % besser ist als aktuelle Vorhersagesysteme.
Forscher von Google DeepMind haben ein neues, auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Wettervorhersagemodell namens GraphCast entwickelt. Das Modell, das als großer Durchbruch bei der Wettervorhersage bis zu 10 Tage im Voraus gefeiert wird, wurde in der Zeitschrift Science veröffentlicht und ist für seine schnellen und genauen Vorhersagen bekannt.
Einer der leitenden Wissenschaftler von DeepMind, Remi Lam, sagte, dass GraphCast viel besser ist als die besten aktuellen Wettervorhersagesysteme, da es in der Lage war, diese in 90% von 1.380 verschiedenen Tests zu übertreffen.
//The worlds tech giants are jockeying to claim the most skillful model, including Google DeepMind, which describes its GraphCast model in Science this week, and Huawei, which published a similar model, called Pangu-Weather, in Nature earlier this year.// https://t.co/FtPjgts2Kx pic.twitter.com/5PJIQ0qI6O
— Joby Joseph (@badjoby) November 26, 2023
Herkömmliche Wettervorhersagen beruhen auf komplexen mathematischen Formeln und Daten von Wetterstationen, Satelliten und Meeresgeräten. GraphCast hingegen nutzt eine Art von KI, das sogenannte maschinelle Lernen, das auf der Grundlage von 39 Jahren Wetterdaten trainiert wurde, um Vorhersagen viel schneller zu machen als ältere Methoden.
Beeindruckende KI-Geschwindigkeit
Forschungsergebnissen zufolge kann es 10-Tage-Vorhersagen in weniger als einer Minute machen, eine Aufgabe, die früher Stunden dauerte.
Lam sagte, dass GraphCast besonders genaue Vorhersagen in der Troposphäre (der untere Teil der Atmosphäre, der unser Klima am unmittelbarsten beeinflusst) macht und bei mehr als 99 % der Messungen in diesem Bereich besser abschneidet als bestehende Systeme.
Experten wie Aditya Grover von der University of California, Los Angeles und Matthew Chantry vom Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) hoben GraphCast für seine Genauigkeit und hohe Leistung hervor. Grover sagte sogar, dass GraphCast "derzeit das Rennen unter den KI-Modellen anführt".
Gibt es Schwachstellen?
Während sie sehr gut bei der Vorhersage großer Wetterphänomene wie Stürme und Temperaturschwankungen ist, ist sie bei sehr lokalen und kleinräumigen Vorhersagen nicht so effektiv. Lam weist darauf hin, dass GraphCast nicht dazu gedacht ist, traditionelle Vorhersagemethoden vollständig zu ersetzen, sondern sie vielmehr durch Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz zu verbessern.
"Unsere Arbeit sollte als Beweis dafür angesehen werden, dass [KI-gestützte Wettervorhersagen] den Herausforderungen realer Vorhersageprobleme gewachsen sind und das Potenzial haben, die besten derzeitigen Methoden zu ergänzen und zu verbessern", sagte Lam.
Die Entwicklung stellt sicherlich einen wichtigen Fortschritt in der Wettervorhersage dar, aber sie wird die bestehenden Wettervorhersagemodelle nicht ersetzen. Mit Hilfe von KI wie GraphCast könnte die Zukunft der Wettervorhersage noch rosiger aussehen.