Aardvark Weather: Wie KI die Wettervorhersage revolutionieren könnte
Neue ressourcenarme KI-Modelle könnten die Wettervorhersage demokratisieren
(Bild: NickJulia/Shutterstock.com)
Heim-PC können mit neuer KI-Technologie blitzschnelle, präzise Prognosen erstellen. Ergebnisse übertreffen bestehende Systeme. Was bedeutet das für etablierte Modelle?
Werden Meteorologen bald arbeitslos? Künftig könnte bereits ein einzelner Forscher mit einem Heimcomputer in der Lage sein, präzise Wettervorhersagen zu liefern.
Dank eines neuen KI-Ansatzes sollen Wettervorhersagen künftig dutzende Male schneller sein und und tausende Male weniger Rechenleistung als herkömmliche Systeme verbrauchen. Forscher der Universität Cambridge in Großbritannien haben ihren Ansatz jüngst in der Fachzeitschrift Nature vorgestellt.
Herkömmliche Modelle veraltet?
Wettervorhersagen werden derzeit in einem komplexen mehrstufigen Prozess erstellt, bei dem jeder Schritt mehrere Stunden auf speziellen Supercomputern läuft. Für die Entwicklung, Wartung und den Einsatz werden große Teams von Experten benötigt.
Das neue System namens "Aardvark Weather" liefert hingegen eine Blaupause, um den gesamten Prozess durch eine KI zu ersetzen. Diese wird anhand von Rohdaten von Wetterstationen, Satelliten, Wetterballons, Schiffen und Flugzeugen aus der ganzen Welt trainiert, um eigenständig Vorhersagen zu erstellen.
Damit eröffnen sich neue Potenziale für enorme Verbesserungen bei Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten der Prognosen, wie die Forscher von der Universität Cambridge, dem Alan Turing Institute, Microsoft Research und dem Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersagen (ECMWF) berichten.
Maßgeschneiderte Vorhersagen
Professor Richard Turner von der Universität Cambridge erklärte, dass der Ansatz verwendet werden könnte, um maßgeschneiderte Vorhersagen für spezifische Branchen oder Orte zu liefern, beispielsweise Temperaturprognosen für die afrikanische Landwirtschaft oder Windgeschwindigkeiten für Erneuerbare-Energien-Unternehmen in Europa.
Bei traditionellen Wettervorhersagesystemen erfordert die Erstellung eines angepassten Systems jahrelange Arbeit großer Forscherteams, während Supercomputer Stunden brauchen, um Messungen aus der realen Welt zu verarbeiten und Vorhersagemodelle zu erstellen.
"Das ist ein völlig anderer Ansatz als das, was bisher gemacht wurde. Die Zeichen stehen auf Sturm, dass dies die Dinge umkrempeln wird, es wird die neue Art der Vorhersage sein", so Turner.
Das Modell werde schließlich in der Lage sein, genaue Acht-Tage-Prognosen zu erstellen, verglichen mit derzeit fünf Tagen, sowie hyperlokale Vorhersagen, gibt sich der Forscher zuversichtlich.
Wettervorhersage für alle
Dr. Scott Hosking vom Alan Turing Institute erklärte, der Durchbruch könne die Vorhersage "demokratisieren", indem leistungsstarke Technologien Entwicklungsländern auf der ganzen Welt zur Verfügung gestellt werden. Auch Entscheidungsträger, Katastrophenschutzplaner und Branchen, die auf präzise Wetterprognosen angewiesen sind, würden profitieren.
Laut Dr. Anna Allen von der Universität Cambridge, Hauptautorin der Studie, ebnen die Ergebnisse den Weg für bessere Vorhersagen von Naturkatastrophen wie Hurrikans, Waldbränden und Tornados sowie anderen klimatischen Fragen wie Luftqualität, Meeresdynamik und Meereisvorhersagen.
Aardvark baut auf jüngsten Forschungsarbeiten von Huawei, Google und Microsoft auf, die zeigten, dass ein Teil des Wettervorhersageprozesses, der als numerischer Löser bekannt ist und berechnet, wie sich das Wetter mit der Zeit entwickelt, durch KI ersetzt werden kann, um schnellere und genauere Vorhersagen zu erhalten. Dieser Ansatz wird bereits vom ECMWF eingesetzt.
Schneller und genauer
Die Forscher erklärten, dass Aardvark mit nur 10 Prozent der Eingabedaten, die bestehende Systeme benötigen, das nationale GFS-Vorhersagesystem der USA in gewisser Hinsicht bereits übertreffe und mit den Vorhersagen des United States Weather Service konkurrieren könne.
"Diese Ergebnisse sind erst der Anfang dessen, was Aardvark erreichen kann", sagte Erstautorin Allen. Der Ansatz des durchgängigen maschinellen Lernens könne leicht auf andere Wettervorhersageprobleme angewendet werden.
Die Forscher sagen, einer der spannendsten Aspekte von Aardvark sei seine Flexibilität und das einfache Design. Da es direkt aus Daten lernt, könne es schnell angepasst werden, um kundenspezifische Vorhersagen zu erstellen.
"Die Wettervorhersagesysteme, auf die wir alle angewiesen sind, wurden über Jahrzehnte entwickelt, aber in nur 18 Monaten konnten wir etwas aufbauen, das mit den besten dieser Systeme mithalten kann, indem wir nur ein Zehntel der Daten auf einem Heimcomputer verwenden", so Turner.
Potential für Entwicklungsländer
Laut Hosking hat diese Fähigkeit das Potenzial, die Wettervorhersage in Entwicklungsländern zu verändern, wo typischerweise kein Zugang zu Fachwissen und Rechenressourcen besteht, die für die Entwicklung herkömmlicher Systeme erforderlich sind.
Matthew Chantry vom ECMWF betonte, dass die Zusammenarbeit von Wissenschaft und Industrie unerlässlich sei, um technologische Herausforderungen anzugehen und neue Möglichkeiten zu nutzen, die KI bietet.
Die nächsten Schritte umfassen die Entwicklung eines neuen Teams innerhalb des Alan Turing Instituts unter der Leitung von Turner, das das Potenzial für den Einsatz von Aardvark im globalen Süden erforschen und die Technologie in die breitere Arbeit des Instituts integrieren wird, um präzise Umweltprognosen für Wetter, Ozeane und Meereis zu entwickeln.