Die Anwendungsgebiete von Künstlicher Intelligenz entwickeln sich weiter - auch in der Wettervorhersage. In Zeiten des Klimawandels ist eine präzise und schnelle Wettervorhersage von besonders großer Bedeutung, um die Bevölkerung rechtzeitig vor immer häufiger auftretenden Extremwetterlagen zu warnen.

Das Potential von KI in der Wettervorhersage ist groß – das beweisen zwei neue KI-gestützte Vorhersagesysteme, die im Fachmagazin Nature vorgestellt wurden ...

Durchbruch beim Deutschen Wetterdienst (DWD)

Der Deutsche Wetterdienst (DWD) hat einen Durchbruch bei der Forschung mit Künstlicher Intelligenz bei Wettervorhersagen und Klimaanalysen erzielt. Zum ersten Mal ist es gelungen, Wetterbeobachtungsdaten ausschließlich mit Hilfe von KI in Vorhersagemodelle und Analyseprozesse einzuspeisen.

Der Deutsche Wetterdienst hat damit erneut bewiesen, dass er zu den wissenschaftlich und technisch führenden Wetterdiensten weltweit gehört und zurecht frühzeitig auf die umfassende Nutzung von KI gesetzt hat.

In einer Veröffentlichung präsentieren Forschende des DWD dieses vollständig auf KI basierendes Datenassimilationsschema zur Initialisierung von Wettervorhersagen und für Klima-Analysen.

Es ersetzt traditionelle Methoden durch innovative Deep-Learning-Techniken. Die Datenassimilation - also die Integration von Beobachtungsdaten in computergestützte Wettermodelle - ist seit Jahrzehnten ein Grundpfeiler der Wettervorhersage.

Durch kontinuierliche Verbesserungen haben traditionelle Methoden wie variationelle Techniken und Ensemble-Kalman-Filter zur stetigen Steigerung der Qualität in der Wettervorhersage beigetragen. Mit dem Aufkommen von KI eröffnen sich nun neue Möglichkeiten zur weiteren Optimierung und Effizienzsteigerung.

Davon würden sowohl die Nutzer von Wettervorhersagen profitieren als auch auf Klimaanalysen angewiesene DWD-Kunden aus Bereichen wie Energie, Hochwasserschutz und Infrastruktur.

Beobachtungsdaten fließen direkt in ein Neuronales Netzwerk

Der neu entwickelte Ansatz des DWD, genannt AI-Var, integriert den Datenassimilationsprozess direkt in ein neuronales Netzwerk. Dadurch werden die Rechenkosten erheblich reduziert und die Analyse- und Vorhersageprozesse beschleunigt.

Eine Studie demonstriert die Leistungsfähigkeit von AI-Var in verschiedenen idealisierten und realen Testfällen.

Die bisherigen Ergebnisse zeigten, dass die KI-basierte Datenassimilation eine Alternative zu traditionellen Methoden darstellt. Diese Technologie ist ein entscheidender Baustein für die derzeitige Revolution der Wettervorhersage durch KI. Sie bereitet den Weg für künftig vollständig datengetriebene Vorhersagesysteme.

DWD online: https://www.dwd.de/

Die Meldung vom DWD: https://www.dwd.de/DE/presse/pressemitteilungen/

Weitere Wetterdienste

Diese Unternehmen nutzen KI-Technologien, um meteorologische Modelle zu verbessern und so schnellere und genauere Wettervorhersagen zu erstellen.

KI-basierte Wetterprognosen werden von verschiedenen Unternehmen und Organisationen angeboten, die maschinelles Lernen und große Datenmengen nutzen, um präzisere Vorhersagen zu erstellen. Einige wichtige Anbieter sind folgende:

IBM Watson Weather: IBM verwendet KI-Modelle, um Wettervorhersagen zu optimieren, basierend auf Daten des "Global High-Resolution Atmospheric Forecast System" (GRAF). Watson Weather bietet personalisierte Vorhersagen für verschiedene Sektoren wie Landwirtschaft, Energie und Transport.
The Weather Company (auch Teil von IBM): Diese Plattform verwendet ebenfalls maschinelles Lernen und Big Data, um präzise lokale Wettervorhersagen zu generieren. Sie arbeitet mit einer Vielzahl von Datenquellen, darunter Satellitendaten, Wetterstationen und mobile Geräte.
Google DeepMind: DeepMind, das KI-Forschungsunternehmen von Google, arbeitet daran, durch neuronale Netze Kurzzeitwettervorhersagen zu verbessern.
Mit ihrem Modell "Nowcasting" können sie besonders für sehr kurzfristige Vorhersagen (bis zu 2 Stunden im Voraus) präzise Ergebnisse liefern.
OpenWeatherMap: OpenWeatherMap verwendet Maschinelles Lernen und aggregierte Daten aus verschiedenen Quellen, um personalisierte und genaue Wetterprognosen zu liefern, die über ihre API zugänglich sind.
Das KI-Vorhersagesystem Pangu-Weather des chinesischen Elektronikherstellers Huawei ist auf die Vorhersage des weltweiten Wetters bis zu sieben Tage im Voraus spezialisiert.
Nach Angaben der Entwickler ist seine Vorhersagequalität erstmals vergleichbar mit der herkömmlicher Systeme und erfolgt dabei bis zu zehntausendmal schneller.
Wie die Vorhersage von Pangu-Weather im Vergleich zu der des deutschen Wetterdienstes aussieht, zeigt eine Web-site des KIT in Karlsruhe

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Weitere Highlights

Prognosen

(•) Das Jahr 2024 — und die Zukunft

(•) Wird KI eine "Superintelligenz" schaffen, die uns alle beherrscht?

Bedrohliches

(•) KI in der Rüstungsindustrie

Dr. Paulo Heitlinger

Autor, Vortragender, Fachlicher Ansprechpartner

Web-site, das E-Book, die Newsletter und die Vorträge werden mit Hilfe von KI-Lösungen erstellt.

Bessere Wetterprognosen mit KI

KI schlägt herkömmliche Wettermodelle. Künstliche Intelligenz wird die Wettervorhersagen spürbar verbessern. Denn KI-Modelle berechnen Vorhersagen in Zukunft im Minutentakt. Schon jetzt übertreffen KI-Modelle die klassischen Wettervorhersagen.

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(•) Das Jahr 2024 — und die Zukunft

(•) Wird KI eine "Superintelligenz" schaffen, die uns alle beherrscht?

Grundsätzliches

(•) Was ist eigentlich »Lernen« ?

(•) Was sind "Neuronale Netze"?

(•) Was sind Kognitive Systeme?

(•) Supercomputer für KI

(•) Quantencomputer

Entwicklungen

(•) Super-Rechner

(•) Quanten-Computer

(•) Quanten-Programme

(•) Roboter und KI

(•) Bessere Wetterprognosen mit KI

(•) Das Internet der Dinge (IoT)

(•) KI in Audio

Bedrohliches

(•) KI in der Rüstungsindustrie