Die Zukunft der Wettervorhersage: Kombination von KI und traditionellen Methoden

Einleitung

Wetter- und Klimaexperten sind sich uneinig, ob Künstliche Intelligenz (KI) oder traditionelle Methoden die effektivsten Werkzeuge für Wettervorhersagen sind. Forscher von Google haben nun ein neues Modell entwickelt, das beide Ansätze vereint. Diese Entwicklung könnte nicht nur präzisere Wettervorhersagen ermöglichen, sondern auch großräumige Klimaereignisse besser modellieren.

Das NeuralGCM-Modell

Das neue Modell von Google, bekannt als NeuralGCM (Neural General Circulation Model), kombiniert maschinelles Lernen mit traditionellen physikalischen Modellen. Dies wurde in einer kürzlich veröffentlichten Studie in der Fachzeitschrift Nature beschrieben. Stephan Hoyer, KI-Forscher bei Google Research und Mitautor der Studie, betont: „Es geht nicht um eine Art Physik gegen Künstliche Intelligenz. Es ist wirklich ein Zusammenspiel von Physik und KI.“

Instrumente für Wettervorhersagen

Neue maschinelle Lernverfahren, die Wetter auf Basis historischer Daten vorhersagen, sind extrem schnell und effizient, haben jedoch Schwierigkeiten bei langfristigen Vorhersagen. Allgemeine Zirkulationsmodelle, die auf komplexen Gleichungen basieren, sind zwar präziser, aber langsamer und teurer. Das NeuralGCM-Modell versucht, das Beste aus beiden Welten zu vereinen.

Funktionsweise des neuen Systems

Das neue System nutzt ein herkömmliches Modell, um große atmosphärische Veränderungen zu berechnen. Anschließend wird die KI integriert, die besonders bei Vorhersagen auf kleineren Skalen, wie Wolkenformationen oder regionalen Mikroklimata, hilfreich ist. Hoyer erklärt: „Hier setzen wir künstliche Intelligenz gezielt ein, um die Fehler zu korrigieren, die sich auf kleinen Skalen summieren.“

Ergebnisse und Effizienz

Das NeuralGCM-Modell liefert mit weniger Rechenleistung schneller qualitativ hochwertige Vorhersagen. Forscher berichten, dass NeuralGCM ebenso genau ist wie die ein- bis 15-tägigen Vorhersagen des Europäischen Zentrums für Mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF), einem Partner in der Forschung.

Langfristige Klimavorhersagen

Aaron Hill, Assistenzprofessor an der School of Meteorology der University of Oklahoma, sieht das eigentliche Potenzial dieser Technologie in der Modellierung großräumiger Klimaereignisse. Diese sind mit herkömmlichen Techniken oft zu kostspielig. Die Möglichkeiten reichen von der Vorhersage tropischer Wirbelstürme bis hin zur Modellierung komplexer Klimaveränderungen, die Jahre in der Zukunft liegen.

Training und Kompaktheit der Modelle

KI-basierte Modelle wie Googles GraphCast sind kompakter und benötigen nach dem Training weniger Zeilen Code als traditionelle Modelle. NeuralGCM zeigt, dass KI bestimmte Elemente der Wettermodellierung effizienter gestalten kann, ohne die Stärken konventioneller Systeme zu verlieren.

Offene Fragen und zukünftige Entwicklungen

Trotz der Fortschritte gibt es weiterhin Herausforderungen. Die Forschungsgemeinschaft muss abwarten, wie sich die neuen Modelle in der Praxis bewähren. Die schnelle Entwicklung neuer Modelle von Unternehmen wie Google, Nvidia oder Huawei macht es schwierig, den Überblick zu behalten und Forschungsgelder gezielt einzusetzen.

Anwendungsmöglichkeiten und Nutzen

NeuralGCM könnte nicht nur für Klimawissenschaftler von Interesse sein, sondern auch für Rohstoffhändler, Landwirtschaftsplaner und Versicherungsunternehmen. Diese Gruppen haben einen hohen Bedarf an präzisen, hochauflösenden Vorhersagen, insbesondere angesichts der zunehmenden Auswirkungen des Klimawandels.

Fazit

Das NeuralGCM-Modell von Google stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Wetter- und Klimavorhersage dar, indem es die Vorteile von KI und traditionellen Methoden kombiniert. Während die Forschungsgemeinschaft weiterhin die Entwicklungen beobachtet, bleibt abzuwarten, wie diese neuen Modelle die Praxis langfristig verändern werden.

Bibliographie

https://www.tagesspiegel.de/wissen/neue-werkzeuge-fur-wetterdienste-kann-ki-bessere-vorhersagen-machen-12085916.html
https://www.sciencemediacenter.de/alle-angebote/research-in-context/details/news/bessere-wettervorhersage-mit-maschinellem-lernen/
https://www.t3n.de/
https://www.vdi-nachrichten.com/technik/forschung/google-wie-wir-mit-ki-wetter-und-klima-schneller-berechnen-koennen/
https://www.mdr.de/wissen/wettervorhersage-besser-durch-ki-gewitter-100.html
https://www.finanznachrichten.de/nachrichten-2024-07/62809645-mehr-als-wettervorhersagen-google-kombiniert-ki-und-physik-das-soll-auch-klimamodellierungen-verbessern-397.htm
https://www.derstandard.de/story/3000000229573/wie-eine-neue-ki-die-wettervorhersage-revolutioniert
https://www.golem.de/news/graphcast-googles-ki-sagt-das-wetter-genauer-voraus-als-je-zuvor-2311-179425.html