Google AI schlägt Supercomputer für schnelle und genaue Wettervorhersagen

Wenn Sie das nächste Mal angesichts einer schiefen Wettervorhersage die Augen verdrehen, denken Sie daran, dass die Vorhersage des Wetters eines der komplexesten Probleme der Wissenschaft ist. Jetzt hat Google künstliche Intelligenz in die Rolle eines Wettervorhersagers eingesetzt und gezeigt, dass es in nur einer Minute genaue Vorhersagen bis zu 10 Tage im Voraus treffen kann. Und diese Aufgabe dauert bei einem Raum voller Supercomputer normalerweise mehrere Stunden

Die berühmte Schmetterlingseffekt-Hypothese besagt, dass die Frage, ob sich ein Sturm zusammenbraut, durch etwas so Kleines wie einen Schmetterling, der am anderen Ende der Welt mit den Flügeln schlägt, beeinflusst werden kann. Es ist die Aufgabe der Wettervorhersage, Informationen über diese bekannten Schmetterlinge in genaue Modelle umzuwandeln, die Ihnen sagen, ob Sie Ihr Picknick für nächsten Samstag planen sollten

Dabei handelt es sich um die sogenannte numerische Wettervorhersage (NWP), die aktuelle Wetterbeobachtungen aus der ganzen Welt als Eingangsdaten nutzt und auf der Grundlage komplexer physikalischer Gleichungen arbeitet, die auf Supercomputern ausgeführt werden. Doch nun hat Google ein künstliches Intelligenzsystem namens „GraphCast“ auf den Markt gebracht, das Daten auf leistungsschwächerer Hardware schneller verarbeiten kann.

Diese KI wurde auf der Grundlage von 40 Jahren Wetter-Reanalysedaten trainiert, die von Satellitenbildern, Radar- und Wetterstationen gesammelt wurden. GraphCast ermittelt die Wetterbedingungen und den aktuellen Status von vor sechs Stunden und verwendet diese wertvollen Daten, um die Wetterbedingungen in sechs Stunden vorherzusagen. Auf dieser Grundlage ist es in der Lage, in 6-Stunden-Intervallen Vorhersagen zu treffen und Wettervorhersagen für bis zu 10 Tage zu erstellen

GraphCast führt dies auf mehr als 1 Million Gitterpunkten auf der Erdoberfläche durch, jeweils mit einem Breiten- und Längengrad von 0,25 Grad. An jedem Punkt berücksichtigte das Modell fünf Variablen an der Oberfläche, wie Temperatur, Druck, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und -richtung, sowie sechs Variablen in der Atmosphäre in 37 verschiedenen Höhen.

In Tests wurde GraphCast auf einer Google TPU v4-Maschine ausgeführt und mit dem aktuellen Goldstandard für Wettervorhersagen verglichen: einem Simulationssystem namens High Resolution Forecasting (HRES), auf einem Supercomputer. GraphCast kann das Wetter für die nächsten 10 Tage in weniger als einer Minute vorhersagen und ist bei 90 % der getesteten Variablen und prognostizierten Vorlaufzeiten genauer als HRES. Wenn sich diese Modelle auf die Troposphäre konzentrieren, übertrifft GraphCast HRES in 99,7 % der Fälle. Die Troposphäre ist die unterste Schicht der Atmosphäre und genaue Vorhersagen sind im täglichen Leben sehr nützlich und anwendbar

Zu den von GraphCast demonstrierten Fähigkeiten ist noch beeindruckender, dass es schwere Wetterereignisse früher als HRES erkannte, obwohl es nicht speziell geschult wurde. In einem realen Beispiel konnte KI neun Tage im Voraus genau vorhersagen, wo ein Hurrikan landen würde, während herkömmliche Vorhersagen erst sechs Tage im Voraus bestätigt wurden

Google gab an, dass der Code von GraphCast Open Source ist und es Wissenschaftlern auf der ganzen Welt ermöglicht, damit zu experimentieren und ihn in tägliche Wettervorhersagen zu integrieren. Diese Art der Zahlenverarbeitung scheint die perfekte Aufgabe für künstliche Intelligenz zu sein, damit sie Kunst und Schreiben uns Menschen überlassen kann.

Die Ergebnisse dieser Studie wurden in der Zeitschrift Science veröffentlicht

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