Die Wettervorhersage ist ein unverzichtbares Werkzeug in unserem täglichen Leben, das uns hilft, Aktivitäten zu planen und uns auf die bevorstehenden Bedingungen vorzubereiten. Allerdings nimmt die Genauigkeit der Vorhersage deutlich ab, wenn es um Zeiträume über fünf Tage hinaus geht. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet jedoch neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Wettervorhersage.
Ein bemerkenswertes KI-Anwendungsgebiet in der Wettervorhersage ist GraphCast, das von Google DeepMind entwickelt wurde. Dieses Projekt nutzt die neuesten Fortschritte der Deep-Learning-Technologie, um genaue Vorhersagen für bis zu zehn Tage im Voraus zu liefern und damit den Branchenstandard des European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) zu übertreffen.
GraphCast zielt darauf ab, die Vorhersage von extremen Wetterereignissen zu verbessern, die in zunehmender Häufigkeit auftreten. In einer kürzlich durchgeführten Studie hat GraphCast seine Fähigkeit unter Beweis gestellt, zahlreiche Wettervariablen weltweit vorherzusagen, wobei in 90% der Fälle eine größere Genauigkeit im Vergleich zu traditionellen Modellen wie HRES erzielt wurde.
Der Ansatz von GraphCast basiert auf einem Graph Neural Network (GNN), das graphische Eingaben verwendet und die beiden neuesten Wetterzustände der Erde nutzt, um Vorhersagen zu treffen. Es sagt die Wetterbedingungen für eine 0,25°-Breiten-Längen-Rasterzelle sechs Stunden im Voraus vorher, das den gesamten Globus abdeckt. Das Modell berücksichtigt eine Million Rasterpunkte und sagt Oberflächenvariablen wie Temperatur, Windgeschwindigkeit und -richtung, mittleren Luftdruck sowie atmosphärische Variablen wie Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und -richtung sowie Temperatur auf 37 Höhenniveaus vorher.
Um Transparenz zu gewährleisten und die Zusammenarbeit innerhalb der wissenschaftlichen Gemeinschaft zu fördern, ist GraphCast ein Open-Source-Projekt. Durch die Bereitstellung des Modells und der zugrunde liegenden Daten soll die Entwicklung fortschrittlicherer Deep-Learning-Methoden zur Verbesserung der mittel- und langfristigen Wettervorhersage ermöglicht werden, insbesondere angesichts des Klimawandels und zunehmender Extremereignisse.
Das ECMWF, das die Notwendigkeit verbesserte Vorhersagen erkannt hat, testet derzeit GraphCast, um sein Potenzial als primäres Werkzeug für die mittelfristige Vorhersage in Europa zu bewerten. Durch die Integration datengetriebener Techniken und die Partnerschaft mit Google DeepMind strebt das ECMWF danach, die Leistungsfähigkeit der KI zu nutzen und die Wetteranalyse zu verbessern.
Mit dem kontinuierlichen Fortschritt von KI wird immer deutlicher, dass KI-basierte Wettervorhersagen allmählich die traditionellen Modelle ablösen werden, die stark auf physikalischen Algorithmen beruhen. Wissenschaftler können nun Deep-Learning-Modelle mit Wetterdaten trainieren, was eine kontinuierliche Verbesserung und genauere Vorhersagen über kurze, mittlere und lange Zeiträume ermöglicht.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
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