Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht und wird zunehmend für verschiedene Anwendungen eingesetzt. Ein Bereich, in dem KI-Modelle großes Potenzial haben, ist die Wettervorhersage. Traditionelle Wettermodelle basieren auf der physikalischen Simulation von Atmosphäre und Ozeanen. KI-Modelle hingegen lernen anhand historischer Wetterdaten, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
Vorteile und Anbieter von KI-Wettermodellen
Forscher von IBM und der NASA arbeiten derzeit an einem KI-Foundation-Modell speziell für Wetter und Klima. Ziel ist es, Wettervorhersagen schneller, genauer und zugänglicher zu machen. Das Modell soll in der Lage sein, große Mengen an Wetterdaten zu analysieren und so das Wetter präziser vorherzusagen. Es soll auch Extremwetterereignisse wie Stürme frühzeitig erkennen können.
Ein Vorteil von KI-Modellen ist, dass sie wesentlich schneller als herkömmliche Modelle Vorhersagen liefern können. Während physikalische Modelle oft stundenlang auf Supercomputern rechnen müssen, können KI-Modelle Vorhersagen in Minuten erstellen. Dies ermöglicht auch häufigere Updates der Prognosen.
Auch Google DeepMind hat kürzlich ein KI-Wettermodell namens GraphCast vorgestellt. Es konnte in Tests genauere 10-Tage-Vorhersagen liefern als das führende europäische Wettermodell des ECMWF. DeepMind sieht KI-Modelle als Ergänzung zu bestehenden Methoden.
Für akkurate KI-Wettermodelle ist eine gute Datengrundlage essenziell. Mit zunehmendem Klimawandel gibt es jedoch weniger historische Analogien für Extremwetter-Ereignisse. Hier müssen KI-Modelle kontinuierlich mit neuen Daten trainiert werden.
Insgesamt zeigen erste KI-Wettermodelle vielversprechende Ergebnisse. Sie könnten in Zukunft die Genauigkeit von Vorhersagen verbessern und die Vorwarnzeit für Extremwetter erhöhen. Für eine breite Anwendung müssen die Modelle aber weiterentwickelt und getestet werden. KI wird die Wettervorhersage revolutionieren, aber nicht komplett ersetzen. Eine Kombination von physikalischen und KI-Methoden ist sinnvoll, um die Stärken beider Ansätze zu vereinen.
Wettervorhersage mit KI wird zugänglicher
Durch KI-Modelle könnte die Wettervorhersage für mehr Länder verfügbar werden. Bisher betreiben nur wenige staatliche Wetterdienste eigene globale Vorhersagemodelle, die enorme Rechenleistung erfordern. KI-Modelle sind wesentlich effizienter und könnten so auch von kleineren Wetterdiensten genutzt werden.
Zudem entwickeln Startups eigene KI-Wettermodelle, die als Dienstleistung angeboten werden könnten. So will das US-Startup ClimaCell KI für präzisere Wettervorhersagen nutzen und diese für Unternehmen und Kommunen zugänglich machen.
Auch für spezifische Anwendungen wie die Landwirtschaft oder erneuerbare Energien versprechen KI-Wettermodelle große Vorteile. Durch genauere Vorhersagen können Maßnahmen und Ressourcen besser geplant werden.
Fazit zur KI Wettervorhersage
KI-Methoden eröffnen große Möglichkeiten für eine Revolution in der Wettervorhersage. Erste Modelle zeigen bereits vielversprechende Ergebnisse. Mit besseren Trainingsdaten und Rechenleistung können KI-Modelle in Zukunft die Vorhersagegenauigkeit weiter erhöhen. Durch Effizienz und Skalierbarkeit könnte KI die Wettervorhersage auch für mehr Anwender zugänglich machen. KI wird die Wettervorhersage aber nicht vollständig ersetzen, sondern ergänzen. Eine Kombination mit physikalischen Modellen ist sinnvoll, um die Vorhersage weiter zu verbessern.