mfm@Digital World - KI in stürmischem Wetter
Neues aus der digitalen Welt - KI in stürmischem Wetter
Was sind komplexe Systeme? Nun, das menschliche Gehirn ist eines, die internationalen Finanzmärkte gehören dazu oder eben das Wetter. Überraschenderweise gehört das Wetter und damit die Wettervorhersage zu den komplexesten Systemen überhaupt, denn es wird von Tausenden von Faktoren bestimmt, die miteinander interagieren. Deshalb ist es kaum möglich, verlässliche Wettervorhersagen über einen Zeitraum von drei Tagen hinaus zu machen. Und selbst innerhalb dieser drei Tage liegt man oft daneben. Das soll sich jetzt ändern - dank KI. Interessanterweise dank einer KI, die nichts mit numerischer Wettervorhersage zu tun hat.
GraphCast heißt die neue KI-Software aus dem Hause Google Deepmind. Mit einem Bruchteil der Rechenkraft, und unter einer Minute Rechenzeit, soll GraphCast-KI Wetterprognosen liefern, die zu 90 Prozent besser sein sollen als herkömmliche Modelle. Das bezieht sich in der jetzigen Testphase des Tools auf zehntägige Wettervorhersagen.
GraphCast heißt die neue KI-Software aus dem Hause Google Deepmind. Mit einem Bruchteil der Rechenleistung und in weniger als einer Minute Rechenzeit soll die GraphCast-KI Wettervorhersagen liefern, die um 90 Prozent besser sein sollen als herkömmliche Modelle. In der aktuellen Testphase bezieht sich das auf Wettervorhersagen für zehn Tage.
Herkömmliche Prognoseprogramme wie der High Resolution Forecast (HRES) laufen auf Supercomputern und benötigen mehrere Stunden Rechenzeit und damit viel Strom. Der neue Graphcast hingegen benötigt nur ein Tausendstel des Stroms herkömmlicher Programme - und ist trotzdem schneller.
Vor allem bei extremen Wetterereignissen hat das neue KI-Programm den Vorteil, dass es früher zuverlässigere Vorhersagen liefern kann. Das wiederum gibt den nationalen Katastrophendiensten mehr Zeit, die Menschen zu warnen, Sicherheitsvorkehrungen zu treffen und früher zu evakuieren.
GraphCast wurde mit Wetterdaten der letzten 40 Jahre trainiert. Und das ist der große Unterschied zu herkömmlichen Programmen: Die KI-Vorhersage basiert nicht auf mathematischen Gleichungen (numerische Wettervorhersage), sondern auf historischen Wetterdaten. Das Modell lernt also eine Ursache-Wirkungs-Beziehung und wendet diese auf das aktuelle Wettergeschehen an. Die zugrundeliegende Technologie, die auf maschinellem Lernen und Graph Neutral Networks basiert, eignet sich besonders für die Analyse räumlich strukturierter Daten, wie sie in der Meteorologie vorkommen. Die KI ermöglicht es, über eine Million Gitterpunkte auf der Erdoberfläche zu analysieren und für jeden dieser Punkte fünf bodennahe und sechs atmosphärische Variablen zu berechnen, z.B. für: Temperatur, Windgeschwindigkeit, Windrichtung und Luftdruck auf Meereshöhe.
Hier kann sich nun jeder seine Wettervorhersage zusammenbauen. Hier
gehts zum Live-Modell von GraphCast: