Jeder konnte es eines Tages feststellen: Die Meteorologie ist keine exakte Wissenschaft! Die Zuverlässigkeit der Wetterberichte lässt manchmal zu wünschen übrig, aber sie könnte dank der künstlichen Intelligenz dennoch Fortschritte machen. Innerhalb von weniger als zwei Jahren hat der Aufstieg der KI die weltweiten Wetterdienste durcheinandergebracht. Wir laden Sie ein, zu entdecken, wie die künstliche Intelligenz die Wettervorhersagen und die Klimamodellierung verbessert.
Im November 2023 sorgte ein Artikel in der Zeitschrift Science für großes Aufsehen in den Medien: GraphCast, das von Google Deepmind entwickelte KI-Tool, hat es geschafft, fast alle bestehenden Wettervorhersage-Tools zu übertreffen.
Seitdem erscheint der Einsatz von KI in den Augen der breiten Öffentlichkeit als die Wunderlösung, um viel zuverlässigere Wetterberichte zu erhalten. Übrigens ist Google nicht das einzige Unternehmen, das an neuen KI-Wettermodellen arbeitet. Auch die Unternehmen Microsoft, IBM und Huawei haben sich dem Wettlauf um die besten Wettervorhersagen angeschlossen.
Die Experten von Météo France haben jedoch die Versprechen der künstlichen Intelligenz im Bereich der Meteorologie relativiert. Der nationale Wetterdienst erkennt an, dass KI ein wertvolles Werkzeug ist. Tatsächlich nutzt er sie schon seit Jahren! Seit den 1990er Jahren greifen Meteorologen auf Methoden der künstlichen Intelligenz wie maschinelles Lernen zurück, um unvollkommene Vorhersagen zu korrigieren. Aber die Meteorologen von Météo France betonen auch die Grenzen dieses Werkzeugs…
Selbst mit den neuen Ressourcen der künstlichen Intelligenz ist es immer noch sehr schwierig, das Wetter mittel- und langfristig vorherzusagen. Die künstliche Intelligenz ermöglicht es nicht, weiter zu sehen als die traditionellen Modelle.
Wenn Sie die Wettertrends für 3 Monate kennen möchten, um beispielsweise Ihren nächsten Urlaub zu planen, sollten Sie wissen, dass selbst die KI-Modelle noch nicht in der Lage sind, saisonale Vorhersagen perfekt zuverlässig zu machen.
Trotz ihrer Grenzen leistet die künstliche Intelligenz bereits jetzt den Vorhersagern im Alltag wertvolle Hilfe.
Kombiniert mit traditionellen Vorhersagemodellen, die auf physikalischen Gleichungen basieren, ermöglichen KI-basierte Werkzeuge:
• das Tageswetter immer genauer vorherzusagen.
• eine immer genauere Analyse des laufenden Klimawandels durchzuführen und präzisere Klimasimulationen zu erstellen.
• extreme Wetterereignisse besser vorherzusehen.
Indem die Realität mit den gemachten Vorhersagen konfrontiert wird, ist die künstliche Intelligenz in der Lage, die Vorhersagen nachträglich zu korrigieren, um sie immer präziser zu machen. Die Werkzeuge der künstlichen Intelligenz basieren nicht auf der Physik der Atmosphäre, sondern auf einer statistischen Auswertung der Beziehungen zwischen dem Wetter des Tages und dem des folgenden Tages.
Die künstliche Intelligenz kann auch den Wettervorhersagern helfen, die Masse an Daten zu verarbeiten, die sie täglich erhalten, nämlich Hunderte von Vorhersagen sowie Echtzeit-Wetterbeobachtungen.
Schließlich ist eines der Ziele der Meteorologen von Météo France, KI zu nutzen, um Naturkatastrophen und Wetterphänomene, die Schäden verursachen könnten, wie schwere Gewitterstrukturen, besser vorherzusagen. Eine ihrer Hauptaufgaben besteht nämlich darin, Wetterberichte und Warnmeldungen für die Bürger und staatlichen Dienste zu erstellen.
Angesichts des aktuellen Aufschwungs von KI-basierten Werkzeugen, müssen die Wettervorhersager von Météo France befürchten, durch künstliche Intelligenzen ersetzt zu werden? Auch wenn der Wetterbericht eines Tages von einer KI erstellt werden könnte, wird dies in naher Zukunft nicht passieren.
Derzeit ist die künstliche Intelligenz weit davon entfernt, die traditionellen Vorhersagemodelle ersetzen zu können. Die KI-Modelle haben noch viel zu lernen, um ihre Vorhersagen zu verfeinern, insbesondere auf lokaler Ebene, und das wird Zeit brauchen.
Laut Marc Pontaud, Direktor für Hochschulbildung und Forschung bei Météo France, werden die beiden Wettervorhersagemodelle, physikalische Gleichungen und künstliche Intelligenz, wahrscheinlich in den nächsten zehn Jahren nebeneinander bestehen.
Langfristig hängt alles von den Fortschritten ab, die die KI-Modelle gemacht haben werden. Aber für Wettervorhersagen wie auch in anderen Bereichen wird die Komplementarität zwischen menschlicher Expertise und Rechenleistung der Maschinen wahrscheinlich der effektivste Ansatz sein.