Neues KI-Wettermodell spart Energie und verbessert Vorhersagen

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Einführung eines neuen KI-basierten Wettermodells durch das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) markiert einen bedeutenden Fortschritt in der meteorologischen Forschung. Dieses Modell, bekannt als AIFS (Artificial Intelligence Forecasting System), verspricht nicht nur eine höhere Genauigkeit, sondern auch eine drastische Reduzierung des Energieverbrauchs um das Tausendfache im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.

Das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) hat kürzlich ein neues KI-basiertes Wettermodell vorgestellt, das die Art und Weise, wie Wettervorhersagen erstellt werden, revolutionieren könnte. Das Modell, bekannt als AIFS (Artificial Intelligence Forecasting System), nutzt maschinelles Lernen, um eine Vielzahl von Wetterparametern zu analysieren und Vorhersagen zu erstellen. Diese Innovation verspricht nicht nur eine höhere Genauigkeit, sondern auch eine erhebliche Reduzierung des Energieverbrauchs, was es zu einer umweltfreundlicheren Alternative zu herkömmlichen Modellen macht. Die Einführung von AIFS könnte einen positiven Einfluss auf die nationalen Wetterdienste der 35 Mitgliedstaaten des EZMW haben, darunter Deutschland, Österreich und die Schweiz. Diese Länder könnten von präziseren Vorhersagen profitieren, die mit weniger Ressourcen erstellt werden. Florence Rabier, die Generaldirektorin des EZMW, bezeichnete die Bereitstellung von AIFS als Meilenstein, der die Erforschung des Wetters grundlegend verändern könnte. Das System wird täglich mit über 800 Beobachtungsdaten gefüttert, die von verschiedenen Sensoren gesammelt werden. Diese Daten ermöglichen es dem Modell, eine breite Palette von Wetterverhältnissen abzudecken. Ein weiteres Ziel ist die Entwicklung von Ensembleprognosen, bei denen 50 leicht abweichende Vorhersagen erstellt werden, um die gesamte Bandbreite möglicher Wetterbedingungen darzustellen. In Zukunft plant das EZMW, Hybridmodelle zu entwickeln, die sowohl physikbasierte als auch KI-basierte Ansätze kombinieren. Diese Modelle könnten die Genauigkeit und Effizienz der Wettervorhersagen weiter verbessern. Die KI-Vorhersagen werden viermal täglich erstellt und als Open Data zur Verfügung gestellt. Obwohl die Auflösung dieser Vorhersagen derzeit noch geringer ist als die der physikbasierten Modelle, wird erwartet, dass sich dies mit der Weiterentwicklung der Technologie ändern wird. Die Freigabe des AIFS-Modells erfolgt nur wenige Monate nach der Vorstellung eines ähnlichen KI-basierten Wettervorhersagemodells durch die Google-Tochter Deepmind. Dieses Modell, bekannt als GenCast, kann das Wetter über einen Zeitraum von 15 Tagen mit hoher Genauigkeit vorhersagen, ohne dass ein Supercomputer erforderlich ist. Diese Entwicklungen zeigen, dass KI-basierte Wettervorhersagen zunehmend an Bedeutung gewinnen und traditionelle Methoden ergänzen oder sogar ersetzen könnten.

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