Forscher der University of Cambridge haben ein neues Wettervorhersagemodell entwickelt, das die Genauigkeit älterer, teurerer Modelle erreicht, dabei aber günstiger und schneller arbeitet. Das neueste Modell namens Aardvark Weather kann auf einem einzelnen Desktop-Computer ausgeführt werden und Vorhersagen innerhalb von Sekunden statt Stunden erstellen.
„Aardvark denkt die heutigen Methoden zur Wettervorhersage neu und bietet das Potenzial, Wettervorhersagen schneller, günstiger, flexibler und genauer als je zuvor zu machen und so die Wettervorhersage in Industrie- und Entwicklungsländern zu verändern“, sagte Professor Richard Turner, der die Forschung zur künstlichen Intelligenz leitete. „Aardvark ist tausende Male schneller als alle bisherigen Methoden zur Wettervorhersage.“
Neues KI-Modell könnte die Wettervorhersage revolutionieren
Forscher der University of Cambridge haben das KI-Modell Aardvark Weather in Zusammenarbeit mit dem Alan Turing Institute, Microsoft Research und dem European Centre for Medium Range Weather Forecasts entwickelt. Das Modell kann auf einem einzelnen Desktop-Computer statt auf einem Supercomputer ausgeführt werden, was den Zugang zu Wettervorhersagen an Orten auf der ganzen Welt erheblich verbessern könnte.
Aardvark Weather ersetzt alle Phasen des Wettervorhersageprozesses durch ein einfaches Modell für maschinelles Lernen. Je nach Komplexität kann es eine Vorhersage innerhalb von Sekunden oder Minuten erstellen und benötigt dabei nur etwa 10 % der Wetterdaten, die aktuelle Vorhersagesysteme erfordern. Die Forscher sagen, dass das Modell mit fortschreitender Verbesserung auch andere Arten von Vorhersagen ermöglichen wird, etwa zur Luftqualität, zur Dynamik der Ozeane und zum Meereis.
So funktioniert die traditionelle Wettervorhersage
Aardvark Weather stellt eine enorme Verbesserung gegenüber der traditionellen Wettervorhersage dar, die teuer und zeitaufwendig ist. Sie stützt sich auf Wetterdaten von Wetterstationen, Satelliten und Ballons, deren Erfassung Geld und Zeit kostet. Anschließend werden die Wetterdaten in physikbasierte Vorhersagemodelle eingespeist, die als numerische Wettervorhersage (NWP) bezeichnete Berechnungen durchführen.
Diese Berechnungen sind so umfangreich und komplex, dass sie auf Supercomputern ausgeführt werden müssen, die viel Strom und Energie benötigen. Für den Betrieb der Supercomputer ist außerdem ein ganzes Team ausgebildeter Mitarbeiter erforderlich, was die Kosten weiter erhöht. Die Forscher passen jedes einzelne Vorhersagemodell zudem über Jahre hinweg an, um die Genauigkeit zu verbessern und langfristige Veränderungen der Wettermuster zu berücksichtigen.
Turner sagte, dass die Entwicklung dieser älteren Modelle entscheidend für das Training des Aardvark-Wetter-KI-Modells gewesen sei. Außerdem erklärte er, sein Team sei dem European Centre for Medium Range Weather Forecasts (ECMRWF) für die Bereitstellung wichtiger Wetterdatensätze, die zum Training des Aardvark-Modells verwendet wurden, „zu Dank verpflichtet“.