Graphcast: Besser als jeder Wetterfrosch: Google-KI soll Wetter genauer vorhersagen als bisher möglich
Mit Graphcast hat Google eine KI entwickelt, die jedes bisherige Wettermodell in den Schatten stellen soll. Extremwetterlagen sollen damit deutlich genauer erkannt und berechnet werden können.
Der Wetterfrosch könnte künftig eine KI werden: Laut einem Bericht der "Financial Times" schlug eine neue Wetter-KI namens Graphcast das bislang weltweit führende System zur Berechnung der Vorhersage in 90 Prozent der verwendeten Metriken – und benötigte nur einen Bruchteil der Zeit. Hinter der Entwicklung von Graphcast steckt Google.
Die KI wurde mit 40 Jahren Wetterdaten des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) trainiert, heißt es. Auf Basis deren Analyse soll Graphcast schon heute in der Lage sein, sehr genaue Vorhersagen für die kommenden zehn Tage zu treffen. Experten zeigen sich laut Bericht überrascht von der Geschwindigkeit, mit der Graphcast lernt.
Wetter-KI schon heute günstiger und schneller
Mit den vorliegenden Wetterdaten im Speicher analysiert Graphcast den aktuellen Zustand der weltweiten Atmosphäre. Damit ist das System binnen weniger Minuten in der Lage, eine recht präzise Vorhersage zu erstellen. Das sei, so die "FT", nicht nur genauer als bisherige Modelle, sondern spare auch sehr viel Zeit.
Derzeit üblich ist die sogenannte numerische Wettervorhersage. Hier errechnen Supercomputer Gleichungen auf der Grundlage wissenschaftlicher Erkenntnisse der Atmosphärenphysik. Das ist nicht nur sehr energieintensiv, sondern dauert teils mehrere Stunden.
Matthew Chantry, Koordinator für maschinelles Lernen beim ECMWF, sagte gegenüber der Zeitung: "Einmal geschult, ist Graphcast enorm kostengünstig im Betrieb. Was den Energieverbrauch angeht, können wir von einer 1000-fachen Einsparung sprechen. Das ist eine wunderbare Verbesserung."
Hitzewelle Wetterprognosen 8.45
Wie sich eine KI wie Graphcast demnächst auf die Vorhersagen auswirken könnte, zeigt ein konkretes Beispiel: Das System war im September in der Lage, den Verlauf von Hurrikan "Lee" neun Tage im Voraus zu berechnen. Herkömmliche Modelle brachten es nur auf sechs Tage vor Ankunft des Hurrikans in Nova Scotia. Bei Extremwetterlagen sind drei Tage ein enormer Zeitgewinn, um Maßnahmen zu treffen.
Kombination aus Tradition und moderner Google-Technik
Schwierigkeiten hat das System wohl noch bei unerwartet schnellen Entwicklungen, wie sie zuletzt bei Hurrikan "Otis" auftraten. Zur weiteren Verbesserung der KI soll nun eine Kombination aus dem Ansatz von Graphcast und traditionellen Berechnungen erfolgen. "Es besteht die Möglichkeit, unser physikalisches Verständnis in diese maschinellen Lernsysteme einzubringen", erklärte Chantry der "Financial Times".
Experten sind sich einig, dass Wettermodelle durch die Hilfe von KI künftig deutlich zuverlässiger und detaillierter werden. Das ECMWF will daher in einem nächsten Schritt an einem eigenen System forschen.