DeepMind enthüllt GraphCast: KI verbessert Wettervorhersagen

DeepMind, das Unternehmen von Google, hat mit GraphCast eine neue KI-Technologie für die Wettervorhersage vorgestellt. Diese Technologie verspricht genauere Vorhersagen für einen längeren Zeitraum und eine deutlich schnellere Erstellung im Vergleich zu den bisherigen Verfahren. Klingt vielversprechend, oder?

In einem Blogbeitrag hat DeepMind weitere Informationen zu GraphCast veröffentlicht und gleichzeitig in einem Forschungsartikel im renommierten Wissenschaftsmagazin Science weitere Details erläutert. Damit ist das Unternehmen, das sich auf Künstliche Intelligenz spezialisiert hat, in die Tiefe gegangen – ganz im wissenschaftlichen Sinne.

Dank dieser Technologie ist es möglich, früher vor Extremwetterereignissen zu warnen und beispielsweise den Verlauf tropischer Wirbelstürme präziser vorherzusagen als mit den bisherigen Verfahren. Das klingt nach einer nützlichen Sache, vor allem für Menschen in den betroffenen Gebieten. Denn je früher man Bescheid weiß, desto besser kann man sich auf mögliche Sturmfluten oder Starkregen vorbereiten.

Aber was macht GraphCast eigentlich anders als die bisherigen Methoden? Die herkömmliche Wettervorhersage basiert hauptsächlich auf komplexen Gleichungen, die anhand gesammelter Wetterdaten die zukünftige Entwicklung prognostizieren. Das ist ein echter Kraftakt, der viel Zeit und Rechenpower erfordert. Dafür werden leistungsstarke Supercomputer verwendet, die stundenlang rechnen und dabei ordentlich Energie verbrauchen.

GraphCast hingegen setzt auf Künstliche Intelligenz und nutzt historische Wetterdaten als Grundlage für das Training. Anschließend prognostiziert die Technologie das Wetter anhand aktueller Daten. Das Ganze geschieht mithilfe eines einzigen KI-Prozessors, dem Google TPU v4, und dauert nur eine Minute. Das ist wirklich beeindruckend, wenn man bedenkt, dass manche Supercomputer stundenlang rackern müssen.

Laut DeepMind ist GraphCast auch in Sachen Kosten und Energieverbrauch ein Gewinner. Die Betreibung nach dem Training soll äußerst kostengünstig sein und der Energieverbrauch im Vergleich zu herkömmlichen Methoden um bis zu das 1000-fache gesenkt werden. Das sind Zahlen, die nicht zu unterschätzen sind und die Umwelt freut’s sicher auch.

Die Fortschritte in der Genauigkeit der Wettervorhersage durch KI-Systeme sind wirklich beeindruckend. DeepMind berichtet stolz, dass GraphCast bei einer Überprüfung 90 Prozent der 1380 Testvariablen besser gelöst hat als die führende Technologie des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF). Das ist ein deutlicher Beweis für die Leistungsfähigkeit von GraphCast.

Auf der Webseite des ECMWF steht bereits eine stets aktuelle Wetterprognose für Europa zur Verfügung, die mit Hilfe von GraphCast erstellt wurde. Das zeigt, dass die Technologie bereits im Einsatz ist und ihre Versprechen hält. Das klingt nach einer praktischen Sache für alle, die wissen wollen, ob sie morgen einen Regenschirm mitnehmen müssen oder nicht.

Aber wie bei jeder neuen Technologie gibt es auch Grenzen. GraphCast konnte beispielsweise nicht besser vorhersagen, wie sich der Hurrikan Otis vor der Südwestküste Mexikos explosionsartig intensivieren würde, im Gegensatz zur herkömmlichen Technik. Da müssen wohl noch weitere Verbesserungen her, um auch solche Ereignisse präziser vorhersagen zu können.

Alles in allem ist GraphCast eine vielversprechende Technologie, die die Wettervorhersage genauer und schneller machen kann. Dank Künstlicher Intelligenz und moderner Hardware werden wir vielleicht schon bald noch präzisere Wettervorhersagen bekommen. Und wer weiß, vielleicht können wir dann auch den Regentanz endlich in den Schrank verbannen.

Schlagwörter: GraphCast + Wettervorhersagen + Klimawandel

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