Preiswerter, genauer und schneller: Mit diesen Attributen preist Google sein Produkt „Graphcast“ an. Dahinter verbirgt sich eine Künstliche Intelligenz, die mittelfristige Wettervorhersagen mit „beispielloser Genauigkeit“ erstellen soll.
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Schnellere Wetterprognosen
Wie Mitarbeiter des Graphcast-Forschungsteams betonen, warnt die neue KI deutlich zeitiger vor extremen Wetterereignissen. Beispielsweise ist Graphcast dazu in der Lage, aufkommende Spuren von Wirbelstürmen genau vorherzusagen oder extreme Temperaturen zu prognostizieren.
Darüber hinaus kann das System atmosphärische Flüsse identifizieren, durch welche ein mögliches Überschwemmungsrisiko droht.
Diese Eigenschaften bieten Betroffenen die Möglichkeit, mit entsprechenden Vorbereitungen möglicherweise sogar Leben zu retten.
Bei ersten Vergleichen die Nase vorn
Um die Fähigkeit des Wetterdienstes zu verdeutlichen, stellten die Google-Forscher vor einigen Wochen im Wissenschaftsmagazin „Science“ einen besonderen Vergleich an. Sie präsentierten die KI, die mehrere hundert Wettervariablen über zehn Tage hinweg in weniger als einer Minute vorhersagte. Bei 90 Prozent aller Prognosen lag „Graphcast“ genauer als Wettervorhersagen des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage.
Die einzelnen Metriken bezogen sich auf die Windgeschwindigkeit, Luftfeuchtigkeit und Temperatur.
Kritische Stimmen durch Meteorologen
Der Deutsche Wetterdienst steht diesen Modellen und Ankündigungen dennoch kritisch gegenüber. Meteorologen attestieren der KI zwar ein „großes Potential“. Dennoch sehen sie die Stärken der KI eher in ihrer Schnelligkeit als Genauigkeit.
Besonders große Defizite bestünden bei der Vorhersage von Wetterextremen, die es bislang in ihrer Form eher selten oder noch gar nicht gab.
Diese Defizite seien auf die Arbeitsweise der Maschine zurückzuführen. In der Zeitschrift gaben die Entwickler von „Graphcast“ zu verstehen, dass klassische Wettervorhersagen ihre Vorhersagegenauigkeit durch erhöhte Rechenressourcen verbessern. Es kommen jedoch keine historischen Wetterdaten zur Verbesserung des genutzten Wettermodells zum Einsatz.
Doch diese durch die KI genutzten „Reanalyse-Daten“ sind in den Augen vieler Meteorologen problematisch. Während die KI Lern-Algorithmen aus der Vergangenheit analysiert, lösen Wettermodelle der Meteorologen vielmehr physikalische Grundgleichungen.
Wie funktionieren Analysen durch Meteorologen?
Wie der Deutsche Wetterdienst erläutert, erfassen Meteorologen den anfänglichen Zustand der Atmosphäre, indem sie alle Beobachtungsdaten in ihrem Wettermodell berücksichtigen. Anschließend übertragen sie die Gleichungen in die Zukunft, um damit den zukünftigen Wetterzustand zu analysieren.
Dieses numerische Verfahren wird beispielsweise auch angewendet, um exakte Niederschlagsprognosen bei aktuellen Hochwasserlagen zu treffen. Der Aufwand dieses Verfahrens ist zwar relativ hoch. Doch dafür seien die Prognosen auch deutlich sicherer als bei KI-Verfahren, die ausschließlich Ähnlichkeiten berücksichtigen.
Qualität vor Schnelligkeit?
In diesem Zusammenhang ergänzt DWD-Sprecher Uwe Kirsche, dass Geschwindigkeit bei Wettervorhersagen nur eine untergeordnete Rolle spielen würde. Schließlich sei es eher unwichtig, wie schnell die Wettervorhersage getroffen wird.
Viel wichtiger sei die Qualität der Wetterprognose.
Der Deutsche Wetterdienst berechnet zweimal pro Tag ein globales Wettermodell, das für jeweils eine Woche für 90 Schichten innerhalb der Atmosphäre gilt. Zusätzlich erstellen die Meteorologen acht weitere Durchläufe für Deutschland und vier weitere Durchläufe für Europa.
Hohe Rechnerleistungen?
Eine wichtige Komponente ist die Rechnerleistung, da Meteorologen immer mehr Daten bearbeiten müssen. Dementsprechend sind größere Rechner notwendig, welche die Daten verarbeiten können. Derzeit arbeitet der Deutsche Wetterdienst mit einem Rechner, der ungefähr 120 Millionen Euro gekostet hat.
Nichtsdestotrotz gehen Meteorologen davon aus, dass KI unterstützend für Wetterprognosen genutzt werden kann. Deshalb erprobt der DWD die KI derzeit in nahezu allen Bereichen. Mit diesen Maßnahmen streben die Wetterexperten an, alle wichtigen Prozesse der Wettervorhersage dauerhaft zu verbessern.
