WASHINGTON / LONDON (IT BOLTWISE) – Die National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) hat eine neue Generation von Wettervorhersagemodellen eingeführt, die auf Künstlicher Intelligenz basieren. Diese Modelle versprechen schnellere und genauere Vorhersagen bei gleichzeitig geringeren Kosten. Die KI-Technologie wurde bereits am Mittwochmorgen für Meteorologen verfügbar gemacht.
Die National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) hat kürzlich eine neue Suite von Wettervorhersagemodellen vorgestellt, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren. Diese Modelle sollen nicht nur schneller, sondern auch präziser sein als ihre Vorgänger. Laut Neil Jacobs, dem Administrator der NOAA, stellt die strategische Anwendung von KI einen bedeutenden Fortschritt in der amerikanischen Wettermodellierung dar. Die neuen Modelle sollen die Genauigkeit bei großflächigen Wetter- und Tropenvorhersagen verbessern und gleichzeitig die Bereitstellung von Vorhersageprodukten für Meteorologen und die Öffentlichkeit beschleunigen.
Die KI-Technologie wurde am Mittwochmorgen für Vorhersager verfügbar gemacht. Erica Grow Cei, Sprecherin des National Weather Service, erklärte, dass die neuen Modelle nicht die traditionellen ersetzen sollen, die auf komplexen mathematischen Gleichungen basieren. Vielmehr ziehen die KI-Modelle Informationen aus diesen traditionellen Systemen, um ihre Vorhersagen zu verbessern. Bislang haben Wissenschaftler der NOAA und des National Weather Service hauptsächlich auf das Global Forecast System (GFS) zurückgegriffen, ein physikbasiertes Modell, das verschiedene Wetterbedingungen simuliert.
Die neuen KI-Modelle der NOAA benötigen schätzungsweise 91 % bis 99 % weniger Rechenleistung als die traditionellen Modelle, was die Lebensdauer einer Vorhersage um bis zu 24 Stunden verlängern könnte. Allerdings ist das Training der KI-Modelle ein energieintensiver Prozess, der in diesen Berechnungen nicht berücksichtigt ist. Die KI-Modellierung wird in drei spezifischen Bereichen angewendet: Das Artificial Intelligence Global Forecast System (AIGFS), das AI Global Ensemble Forecast System (AIGEFS) und ein Hybrid-GEFS, das traditionelle und KI-gestützte Vorhersagetechnologien kombiniert.
Obwohl die neuen Modelle vielversprechend sind, gibt es noch Bereiche, die verbessert werden müssen. Insbesondere die Vorhersagen von Hurrikanen und die Vielfalt der von AIGEFS produzierten Variablen sind noch in der Entwicklung. Die Einführung dieser KI-Modelle könnte jedoch einen bedeutenden Einfluss auf die Art und Weise haben, wie Wettervorhersagen erstellt werden, und bietet eine spannende Perspektive für die Zukunft der meteorologischen Forschung.
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