Schweizer Startup Jua übertrifft mit KI-Wettermodell die Konkurrenz

ZÜRICH / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Schweizer Startup hat mit seiner neuesten Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz für Aufsehen gesorgt. Jua, ein aufstrebendes Unternehmen im Bereich der KI-gestützten Wettervorhersage, behauptet, mit seinem Modell EPT-2 die Konkurrenz von Microsoft und Google übertroffen zu haben.

Jua, ein innovatives Startup aus der Schweiz, hat kürzlich ein KI-gestütztes Wettervorhersagemodell vorgestellt, das laut eigenen Angaben die Modelle von Microsoft und Google übertrifft. Diese Entwicklung könnte Jua an die Spitze der Wettervorhersage-Technologie katapultieren. Das Modell, bekannt als EPT-2, soll sowohl schneller als auch präziser arbeiten als Microsofts Aurora und Google DeepMinds Graphcast. In unabhängigen, begutachteten Studien wurden diese Modelle bereits als präziser als die Vorhersagen des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersagen (ECMWF) anerkannt, das weithin als führend gilt.

Jua untermauert seine kühnen Behauptungen mit einem neuen Bericht, der EPT-2 direkt mit führenden Modellen wie Aurora und den besten des ECMWF, ENS und IFS HRES, vergleicht. Laut der Studie lieferte EPT-2 die genauesten Vorhersagen und übertraf Aurora bei wichtigen Variablen wie der Windgeschwindigkeit in 10 Metern Höhe und der Lufttemperatur in 2 Metern Höhe über einen Zeitraum von zehn Tagen. Zudem lief das Modell 25 % schneller und benötigte 75 % weniger Rechenleistung als Aurora, das zweiteffizienteste getestete System.

Die Forschungsergebnisse sollen nächste Woche im Open-Access-Archiv arXiv veröffentlicht werden. Obwohl das Modell Graphcast von DeepMind nicht in der Studie enthalten war, ist Marvin Gabler, CEO und Mitbegründer von Jua, zuversichtlich, dass EPT-2 alle Konkurrenten schlagen kann. „Wir respektieren Unternehmen wie Microsoft Aurora, GraphCast und Tomorrow.io, aber sie sind entweder zu langsam, zu eng gefasst oder noch auf veraltete Infrastruktur angewiesen“, sagte Gabler.

In den letzten Jahren hat die KI-gestützte Wettervorhersage erheblich an Bedeutung gewonnen, da die Nachfrage nach genaueren und kostengünstigeren Methoden zur Vorhersage des Erdklimas steigt. Traditionelle Wettermodelle, wie die des ECMWF oder der NOAA, verwenden komplexe physikalische Gleichungen, die auf milliardenschweren Supercomputern laufen. KI-Modelle hingegen überspringen diese Gleichungen und lernen Muster aus riesigen Datensätzen, was potenziell tausende Male schnellere und kostengünstigere Vorhersagen auf weniger energieintensiven Maschinen ermöglicht.

Gabler betont, dass Jua einen Schritt weiter geht als bisherige KI-basierte Vorhersagemodelle. „Während andere KI in bestehende Systeme integrieren, haben wir eine native physikalische Simulation entwickelt, die versteht, wie sich die Erdatmosphäre tatsächlich verhält“, erklärte er. Jua hat vor drei Jahren sein erstes globales KI-Wettermodell veröffentlicht und seitdem insgesamt 27 Millionen US-Dollar von Investoren wie 468 Capital, Future Energy Ventures und Promus Ventures eingesammelt.

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