Wie zuverlässig sind Wettervorhersagen mit künstlicher Intelligenz?
Wettervorhersagemodelle mit künstlicher Intelligenz sind auf dem Vormarsch, um herkömmliche Modelle zu ergänzen. Hier analysieren wir die Vorhersagebedingungen und Verbesserungen. Künstliche Intelligenz ist sicherlich ein Werkzeug, das helfen kann.
Wenn wir wissen wollen, wie das Wetter in der nächsten Woche sein wird, kann uns eine Wettervorhersage eine sehr grobe Vorstellung geben. Statistisch gesehen kann eine Sieben-Tage-Vorhersage bei aktuellen Modellen das Wetter zu etwa 80 Prozent und eine Fünf-Tage-Vorhersage zu etwa 90 Prozent genau vorhersagen. Numerische Vorhersagen (NWP) sagen im Wesentlichen den Zustand der Atmosphäre zu einem zukünftigen Zeitpunkt auf der Grundlage der Ausgangsbedingungen voraus.
Da es sich bei der Atmosphäre um ein chaotisches System handelt, können kleine Änderungen der Ausgangsbedingungen zu erheblichen Unterschieden in der Vorhersage führen, je weiter wir in der Zeit zurückgehen. Heutzutage ist es dank der Rechenleistung möglich, die Effizienz der Vorhersagemodelle erheblich zu steigern. Zu diesen Modellen gesellen sich nun auch solche, die künstliche Intelligenz (KI) zur Vorhersage der Bedingungen nutzen. Diese Modelle sind in der Lage, eine Ausgangssituation mit einer großen Datenbank aus der Vergangenheit zu vergleichen, um eine Prognose zu erstellen.
Obwohl einige Medien, wie Wired, gehen bereits davon aus, dass KI-Vorhersagen die des NWP ersetzt haben, in Wirklichkeit stimmt diese Aussage nicht ganz und es ist noch ein langer Weg zu gehen. AI-Modelle scheinen für Situationen innerhalb des Durchschnitts gut zu funktionieren, haben aber Probleme, wenn es darum geht, außergewöhnliche Situationen oder solche, die weit von den Durchschnittswerten entfernt sind, zu lösen. Dies ist zwar richtig, eröffnet aber einen vielversprechenden Weg.
Verschiedene AI-Modelle
Die Leistung meteorologischer KI-Modelle kann je nach dem verwendeten Modell, den Daten, auf denen es trainiert wird, und der Komplexität der zugrunde liegenden Algorithmen stark variieren. KI-Meteorologiemodelle haben sich jedoch in den letzten Jahren als vielversprechend erwiesen, wenn es darum geht, die Genauigkeit von Wettervorhersagen zu verbessern. Ihre größte Stärke sind ihre guten Ergebnisse bei kurzfristigen Vorhersagen.
Meteorologische KI-Modelle, insbesondere Deep-Learning-Modelle wie neuronale Netze, haben gezeigt, dass sie kurzfristige Wettervorhersagen verbessern können. Sie können große Datenmengen schnell analysieren und Muster erkennen, die traditionellen numerischen Wettervorhersagemodellen möglicherweise entgehen.
Ein weiterer wertvoller Punkt, an dem gearbeitet wird, ist die Tatsache, dass KI-Modelle manchmal eine längere Vorlaufzeit für extreme Wetterereignisse wie Wirbelstürme, Tornados oder schwere Regenfälle liefern können, was für die Frühwarnung und die Katastrophenvorsorge von entscheidender Bedeutung sein kann.
Vielversprechend ist auch die Möglichkeit, die Vorhersagen auf einer begrenzteren Skala, etwa der Mesoskala, zu verbessern.
Ein hervorragendes Instrument für Prognosen
Die Meteorologen wissen, dass KI-Prognosen sehr vielversprechend sind, aber sie wissen auch, dass sie keine endgültige Lösung darstellen und in Verbindung mit traditionellen numerischen Wettervorhersagemodellen und spezialisierten Wetteranalysen verwendet werden müssen, um zuverlässigere Prognosen zu erstellen. Die Wettervorhersage ist nach wie vor eine komplexe und vielschichtige Wissenschaft, und die künstliche Intelligenz ist nur eines der Instrumente, mit denen ihre Genauigkeit verbessert werden kann. Eines der vielversprechendsten Modelle ist das Deep Mind Graph Cast von Google.
Das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) hat eine Studie über die Bewertung von Vorhersagen für extreme Wetterbedingungen im Jahr 2022 durchgeführt. Sie ergab, dass datengesteuerte KI-Modelle in der Lage sind, extreme Wettersituationen vorherzusagen und mittelfristige Hinweise zu geben. Das KI-Referenzmodell Pangu Weather (PGW) erstellt keine Vorhersagen über Niederschlag, Wolken, Sichtweite und Windböen, was die Analysen einschränkt.
Außerdem gibt es wegen der fehlenden Modellunsicherheit noch keine zuverlässige Ensemble-Methode, weshalb dieser Aspekt nicht bewertet wurde. . Obwohl die KI-Vorhersagen zeigen, dass sie ein großartiges Instrument sein können, zeigen die Fehlschläge aller Modelle bei der Vorhersage des katastrophalen Hurrikans Otis, der Acapulco zerstörte, dass es noch einen langen Weg der Verbesserungen gibt.