“KI-Modelle könnten die Wetter- und Klimavorhersage revolutionieren”

KI-Modelle haben das Potenzial, die Wetter- und Klimavorhersage zu revolutionieren. Derzeit basieren die meisten Computermodelle zur Vorhersage auf der Anwendung numerischer Verfahren, um physikalische Gleichungen zu lösen. Diese Modelle sind zwar effektiv, erfordern jedoch viel Rechenleistung. Google Deepmind hat mit seinem Modell Graphcast gezeigt, dass KI-Modelle deutlich schneller und effizienter Ergebnisse liefern können. Das Modell kann eine globale Wettervorhersage für zehn Tage auf einem 28-km-Raster in nur einer Minute berechnen. IBM plant gemeinsam mit der Nasa, diesen Ansatz weiterzuentwickeln und ein Basis-Modell für Wetter- und Klimaprojektionen zu schaffen. Das Ziel ist es, die gesamte Physik und Dynamik von Klima und Wetter anhand von Nasa-Datensätzen zu erfassen. Das genaue Modell von IBM ist noch unklar, aber es wird erwartet, dass es mit einer Vielzahl von Daten wie Sensordaten, Satellitenbildern und numerischen Simulationen trainiert wird. Es soll für verschiedene Aufgaben wie mittelfristige Wettervorhersagen, Extremwetter-Vorhersagen und langfristige Klimaprognosen eingesetzt werden. Es gibt jedoch noch technische und wissenschaftliche Fragen, die geklärt werden müssen, insbesondere in Bezug auf die Einhaltung physikalischer Grundprinzipien durch KI-Modelle. Trotzdem zeigen diese Entwicklungen das Potenzial von KI-Modellen für die Wetter- und Klimavorhersage und könnten zu genaueren und schnelleren Vorhersagen führen. Es bleibt abzuwarten, wie sich diese Technologie weiterentwickelt.

Schlagwörter: Foundation Models + MERRA2Datensatz + KIModelle

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