Google-KI schlägt weltbeste Wettervorhersage
Mithilfe von KI in die Zukunft schauen – wenn's ums Wetter geht, funktioniert das. DeepMind ermöglicht präzisere Vorhersagen als das bisher favorisierte System.
Gerade in der dunklen Jahreszeit ist das Wetter in der Schweiz gerne einmal unvorhersehbar. Auf strahlenden Sonnenschein folgen trübe Tage, auf angenehme Temperaturen plötzlich Schneefall.
Viele von uns werfen daher einen Blick auf die Wettervorhersage, bevor sie am Morgen das Haus verlassen. Problematisch dabei nur, dass auch die besten Prognosenmodelle nicht immer richtig liegen.
Bis jetzt. Denn: Eine KI des Google-zugehörigen Unternehmens DeepMind erweist sich als enorm präzises Tool in Sachen Wettervorhersage.
Der neue Champion des Wetterberichts
Kürzlich stellt DeepMind die Künstliche Intelligenz namens GenCast vor: Laut einer Studie, die in «Nature» veröffentlicht wurde, übertrifft GenCast das ENS-System des «European Centre for Medium-Range Weather Forecasts» (ECMWF).
Bis dato war ENS das weltweit führende System für Wettervorhersagen. Aber wie gut ist GenCast wirklich im Vergleich zum ENS?
Um dies herauszufinden, trainierte das Team GenCast mit historischen Daten bis ins Jahr 2018 und verglich dann seine Vorhersagen für 2019 mit denen des ENS. Das Ergebnis war beeindruckend: In 97,2 Prozent der Fälle war GenCast genauer als das System des ECMWF.
GenCast: Die Zukunft der Wettervorhersage?
DeepMind lieferte in einem Online-Beitrag auch eine Erklärung dafür, warum die KI so präzise funktioniert. Im Gegensatz zum bisherigen Vorhersagemodell, das jeweils nur eine einzige Vorhersage lieferte, stellt GenCast 50 und mehr Prognosen bereit.
Jede dieser Vorhersagen repräsentiert einen möglichen Verlauf des Wetters und erzeugt so eine komplexe Wahrscheinlichkeitsverteilung zukünftiger Wetterereignisse. ENS funktioniert ähnlich, doch die Berechnungen von GenCast erweisen sich offenbar häufiger als zutreffend als die seines europäischen Pendants.
GenCast ist nur ein Teil von Googles wachsendem Portfolio an KI-basierten Wettermodellen. Diese sollen nun auch stärker in Google Search und Maps integriert werden.
