Ein neues KI-gestütztes Wettervorhersagemodell kann diese Aufgabe mit beispielloser Genauigkeit und deutlich schneller als aktuelle Technologie erledigen.
GraphCast wurde von Google DeepMind – dem KI-fokussierten Labor des Webgiganten – entwickelt und dürfte den Prozess der Wettervorhersage revolutionieren.
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GraphCast kann das Wetter bis zu 10 Tage im Voraus vorhersagen, „genauer und viel schneller als der Goldstandard der Branche.“ Simulationssystem – die High Resolution Forecast (HRES), erstellt vom Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF)“, Google DeepMind sagte in einem Beitrag am Dienstag.
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Insbesondere kann das Tool auch frühere Warnungen bieten extreme Wetterereignisse und die Bewegung von Wirbelstürmen genauer vorhersagen, was den Behörden und Anwohnern mehr Zeit gibt, sich auf verheerende Stürme vorzubereiten und dabei möglicherweise Leben zu retten.
Als Hurrikan Lee im September den Osten Kanadas heimsuchte, prognostizierte GraphCast genau, dass er im Jahr auf Land treffen würde Nova Scotia neun Tage zuvor, während herkömmliche Vorhersagen die gleiche Vorhersage erst etwa sechs Tage später machten Vorauszahlung.
GraphCast wurde anhand von Wetterdaten aus vier Jahrzehnten trainiert, was es ihm ermöglichte, die Ursache-Wirkungs-Beziehungen hinter den Wettersystemen der Erde zu erlernen, sagte das DeepMind-Team.
Bemerkenswerterweise benötigt GraphCast weniger als 60 Sekunden, um eine 10-Tage-Prognose zu erstellen, und ist damit viel schneller als die herkömmliche Methode Der von HRES verwendete Ansatz, der laut dem Team „in einem Supercomputer mit Hunderten von Stunden Rechenzeit in Anspruch nehmen kann.“ Maschinen.“
Bei einem Vergleich der beiden Systeme lieferte GraphCast im Vergleich zu HRES genauere Prognosen für mehr als 90 % der 1.380 Testvariablen und prognostizierte Durchlaufzeiten.
„Als wir die Auswertung auf die Troposphäre beschränkten, den 6 bis 20 Kilometer hohen Bereich der Atmosphäre, der der Erdoberfläche am nächsten liegt „Wo genaue Vorhersagen am wichtigsten sind, übertraf unser Modell HRES bei 99,7 % der Testvariablen für zukünftiges Wetter“, so das Team sagte.
Während sich die Wettermuster im sich ständig ändernden Klima der Erde weiterentwickeln, wird sich GraphCast nur verbessern, wenn es mit Daten höherer Qualität gespeist wird.
Das Team stellt den Modellcode von GraphCast als Open-Source-Lösung zur Verfügung, um Wissenschaftlern und Prognostikern Zugriff auf die Technologie zu ermöglichen. Dadurch können sie es an bestimmte Wetterphänomene anpassen und für verschiedene Teile der Welt optimieren. Das ECMWF testet das Tool bereits.
Eine am Dienstag von Science veröffentlichte Studie bietet einen detaillierteren Blick bei GraphCast.
„Der bahnbrechende Einsatz von KI in der Wettervorhersage wird Milliarden von Menschen in ihrem Alltag zugute kommen“, sagte Google DeepMind. „Bei unserer umfassenderen Forschung geht es jedoch nicht nur um die Vorhersage des Wetters, sondern auch darum, die umfassenderen Muster unseres Klimas zu verstehen. Durch die Entwicklung neuer Tools und die Beschleunigung der Forschung hoffen wir, dass KI die Weltgemeinschaft in die Lage versetzen kann, unsere größten Umweltherausforderungen zu bewältigen.“
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