Die beste Wettervorhersage schafft offenbar eine Google-KI

Das Google-Tochterunternehmen DeepMind, das sich auf die Entwicklung von KI-Anwendungen konzentriert, hat in dieser Woche GraphCast vorgestellt. Damit lassen sich Wetterprognosen erstellen. Und offenbar kann GraphCast das besser und schneller als bisher verwendete Programme. Aus einer Studie, die im Wissenschaftsmagazin Science veröffentlicht wurde, geht hervor, dass GraphCast bei 90 Prozent der Metriken, die für Drei- bis Zehntagesvorhersagen genutzt werden – etwa Temperatur, Windgeschwindigkeit oder Luftfeuchtigkeit – besser als das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (EZMV) sei, so der Spiegel.

Damit schlägt Googles KI-Tool nicht irgendjemanden, sondern das Forschungsinstitut, dessen Prognosen als weltweit führend gelten. Die Ergebnisse des EZMW werden an die Wetterdienste von Staaten, auch Deutschland, übermittelt, die dann für deren mittelfristige Prognosen genutzt werden. Das Institut selbst zeigt sich beeindruckt von den Vorhersagen von GraphCast. Matthew Chantry, der beim EZMW die Abteilung für Maschinelles Lernen leitet, bestätigt, dass GraphCast bei Vorhersagen präziser sei.

GraphCast ist schneller, effizienter und präziser

Eine Zehntagesprognose könne von GraphCast in unter einer Minute erstellt werden. Dafür werde auch deutlich weniger Rechenleistung benötigt als bei den bisher vom EZMW verwendeten Programmen. Das Institut nutzt für die Prognose leistungsstarke und energieintensive Supercomputer. GraphCast dagegen erstelle Prognosen auf Grundlage historischer Wetterdaten aus 40 Jahren und müsse dazu nur einmal energieaufwendig trainiert werden. Chantry sagte gegenüber der Financial Times: „Wir sprechen hier von einem 1000-fach niedrigeren Energieverbrauch“.

GraphCast könnte auch beim Katastrophenschutz helfen. Das Programm habe etwa neun Tage zuvor prognostiziert, dass der Hurrikan Lee im kanadischen Nova Scotia auf Land treffen werde und war damit drei Tage schneller als traditionelle Modelle. KI habe aber Grenzen und sei eher eine Ergänzung, wie auch die Forschenden bei DeepMind betonen. Den überraschenden Kraftgewinn des Hurrikans Otis, der Acapulco verwüstete, konnte auch GraphCast nicht vorhersagen. Matthew Chantry zufolge sollte das EZMW jetzt ein eigenes KI-Modell bauen und damit wissenschaftliche Expertise und maschinelles Lernen miteinander verbinden. DeepMind hat den Quellcode von GraphCast bereits veröffentlicht, um ihn der Forschung zur Verfügung zu stellen.