Auf einem Prozessor Supercomputer geschlagen: KI liefert beste Wettervorhersage
Eine von Deepmind entwickelte KI erstellt bessere Wettervorhersagen, als der bisherige "Goldstandard". Gleichzeitig ist der Stromverbrauch minimal.
(Bild: NASA images/Shutterstock.com)
Googles Deepmind hat mit GraphCast eine KI-Technik zur Wettervorhersage vorgestellt, deren Prognosen bis weiter in die Zukunft hin zutreffender sind und gleichzeitig viel schneller zustande kommen, als die des aktuellen "Goldstandards". Das hat die KI-Firma in einem Blogeintrag erläutert und Details parallel dazu in einem Forschungsartikel im Wissenschaftsmagazin Science publik gemacht. Die Technik könne früher vor Extremwetterereignissen warnen und habe beispielsweise den Verlauf tropischer Wirbelstürme besser vorhergesagt, als die gegenwärtig eingesetzten Techniken. Ein Experte des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) hat gegenüber der Financial Times bestätigt, dass die Technik in vielen Bereichen besser sei, als die eigene.
"Wundersame" Einsparung beim Stromverbrauch
Wie Deepmind jetzt erläutert, beruht die Wettervorhersage gegenwärtig vor allem auf komplizierten Gleichungen, mit denen auf Basis der gesammelten Wetterdaten die weitere Entwicklung prognostiziert wird. Zwar sei diese Numerische Wettervorhersage ein "Triumph der Wissenschaft und des Ingenieurwesens", aber die Erstellung der Formeln und die jeweiligen Berechnungen seien immens zeitaufwändig. Eingesetzt werden dafür Supercomputer, die jeweils stundenlang rechnen und dabei viel Strom verbrauchen. GraphCast dagegen wird mit historischen Wetterdaten trainiert und sagt das Wetter dann anhand der aktuellen Daten voraus. GraphCast könne eine 10-Tages-Vorhersage in nur einer Minute auf einem einzigen KI-Prozessor (Googles TPU v4) erstellen, erklärt Deepmind.
Wenn GraphCast einmal trainiert wurde, sei die Technik extrem günstig zu betreiben, bestätigt Matthew Chantry vom ECMWF gegenüber der Financial Times: "Bezüglich des Energieverbrauchs könnten wir von einer 1000-fachen Einsparung reden, das ist eine wundersame Verbesserung", sagt er. Damit und mit der Korrektheit der Prognosen seien KI-Systeme in der Meteorologie viel schneller und beeindruckender vorangekommen, als man noch vor wenigen Jahren erwartet habe. Bei einer Überprüfung hat GraphCast 90 Prozent von 1380 Testvariablen besser gelöst als die beste Technik des ECMWF, schreibt Deepmind noch. Auf der Internetseite der Organisation lässt sich bereits eine jederzeit aktuelle Prognose von Wetterdaten für Europa einsehen, die von GraphCast stammt.
Die KI-Technik habe jenen Ort, an dem Hurrikan Lee im September den nordamerikanischen Kontinent erreicht hat, neun Tage im Voraus korrekt vorhergesagt, schreibt Deepmind. Mit traditionellen Modellen sei das erst drei Tage später ermittelt worden. Zeit, die für Vorbereitungen auf das Eintreffen des Sturms gefehlt hat. Gleichzeitig habe GraphCast die explosionsartige Intensivierung von Hurrikan Otis vor der Südwestküste Mexikos aber nicht besser vorhergesagt, als die herkömmliche Technik, schreibt die Finanical Times einschränkend. Es stehe also die Frage im Raum, ob KI-Technik vom Klimawandel beeinflusste Extremereignisse vorhersagen kann, wenn es dafür in den historischen Daten keine Vorbilder gibt. Auch Huawei arbeitet mit dem Pangu-Modell an solch einer Technik.
(mho)