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Wetter: Google-KI soll Wettervorhersagen noch genauer machen

14.12.2024, Bayern, Seebruck: Eine Frau sitzt bei nebligem Wetter auf einem Bootssteg bei Seebruck am Chiemsee. Foto: Uwe Lein/dpa +++ dpa-Bildfunk +++
Ob die Person wohl auf besseres Wetter gehofft hat?Bild: dpa / Uwe Lein
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Wetter: Google-KI soll für bessere Vorhersagen sorgen

17.12.2024, 09:36
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Physikalische Wettermodelle sind bisher recht zuverlässig. So zuverlässig wie der Fakt, dass Leser:innen einen Text schließen, wenn dieser mit dem Wort "Physikalisch" beginnt. Doch weiterlesen lohnt sich. Denn künftig könnten Wetterprognosen noch treffender werden.

Laut einer Studie soll ein neues KI-Modell der Google-Tochter Deepmind dabei helfen, genauere, schnellere und verlässlichere Vorhersagen zu liefern. Ein Experte vom Deutschen Wetterdienst (DWD) sieht darin viel Potenzial.

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Wetter-KI: Genauer als alles andere?

Das KI-Tool Gencast soll innerhalb von acht Minuten globale 15-Tage-Wettervorhersagen erstellen, heißt es in der Studie. Beeindruckend ist dabei, dass es sogar genauer als das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) sein soll. Dessen Prognosen galten bisher als besonders genau.

Deepmind hat die KI mit Analysedaten von Wetterereignissen der vergangenen 40 Jahre (1979 bis 2018) trainiert. Anschließend testete die Forschungsgruppe, wie gut Gencast das Wetter für 2019 prognostizieren konnte.

In über 97 Prozent hat das KI-Tool bei der Vorhersage von Windgeschwindigkeiten, Temperaturen und anderen atmosphärischen Merkmalen das EZMW geschlagen, heißt es in der Studie, an der jedoch ausschließlich Deepmind-Entwickler:innen beteiligt waren.

Ein entscheidender Unterschied soll sein, dass Gencast seine Vorhersagen 50-mal pro Prognose berechnet. Physikalische Modelle fußen hingegen auf einmaligen Berechnungen. Das häufige Durchrechnen biete den Vorteil, besonders sichere Ergebnisse zu liefern. Auch extreme Wetterlagen, die Zugbahn tropischer Wirbelstürme und die Entwicklung von Windstärken soll das System besser vorhersehen als herkömmliche Modelle.

Roland Potthast, der beim DWD die numerische Wettervorhersage leitet, bezeichnet die Studie gegenüber der Deutschen Presseagentur als "Wichtigen Schritt": Solche Modelle hätten viel Potenzial, das nun erschlossen werden müsse.

Die Ansätze von Google und weiteren Tech-Unternehmen könnten Wetterdienste "ergänzen, inspirieren und weiterbringen". So könnten der Allgemeinheit immer bessere Vorhersagen und Warnungen bereitgestellt werden. Auch der DWD testet bereits ein eigenes KI-Modell.

Eher als Unterstützung geeignet

Potthast betont aber, dass KI-Vorhersagesysteme allerdings eher als Unterstützung für die klassischen, physikalisch-basierten Wettermodelle dienen sollten, nicht als Ersatz. "Physikalische Modelle, wie sie in der Wettervorhersage genutzt werden, halten sich an die Naturgesetze." Maschinelle Modelle würden sich hingegen darauf konzentrieren, einzelne Werte vorherzusagen, ohne die Naturgesetze direkt zu betrachten.

Windentwicklung und Turbulenzen werden von KI-Tools nicht so eingeschätzt, wie es in der Natur passiere. Sie würden größere Zusammenhänge außer Acht lassen. Auf lange Sicht könnten sie also fehleranfälliger als unsere herkömmlichen Prognosemodelle sein.

Die Studie ist im Fachmagazin "Nature" erschienen.

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