Die Ausgangslage und damit das Problem, vor allem bei kurzfristigen Wettervorhersagen, ist, dass die Berechnung eines Wettermodells aus Satellitendaten überaus komplex und zeitraubend ist. Wenn etwa die US-amerikanische National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) ihre 100 Terabyte an gesammelten Daten pro Tag zur Vorhersageberechnung nutzt, dauert eben diese rund sechs Stunden.
Damit ist laut Google-Ingenieur Jason Hickey nicht nur keine zeitnahe Vorhersage zu bewerkstelligen, auch ist die Prognose, die aus der Berechnung erwächst ungenau, weil sie mindestens sechs Stunden alt ist und die Daten, die während der Berechnungsdauer angefallen sind, naturgemäß in die Prognose nicht eingeflossen sein können, obwohl sie an sich hätten einfließen müssen.
Wettervorhersage per Künstlicher Intelligenz
Nun stellt Google eine alternative Herangehensweise vor, die weit weniger Daten benötigt und nach Aussage der Entwickler praktisch umgehend ihre Prognosen anpassen kann. Herzstück dieser neuen Methodik ist ein neuronales Netzwerk, das Google mit den zwischen den Jahren 2017 und 2019 von der NOAA gesammelten Radardaten trainiert hat. Im Grunde habe es sich bei diesem Training um die Lösung einer Art fortgeschrittenes Bilderkennungsproblem gehandelt, so Hickey.
Dabei soll das System gelernt haben, wie Wetter funktioniert, indem es die Verläufe aus den Daten analysiert und daraus die Gesetzmäßigkeiten erkannt hat. Das scheint funktioniert zu haben, denn nach Googles Angaben sind die Ergebnisse überzeugend.
So habe sich der KI-Ansatz in Tests allen klassischen Prognosemodellen überlegen gezeigt. Die KI-Prognose könne innerhalb weniger Minuten auf aktuelle Änderungen in der Wetterlage reagieren und die Vorhersage entsprechend anpassen.
Das mag auf den ersten Blick lediglich eine Komfortfunktion sein, könnte sich jedoch im Zuge des fortschreitenden Klimawandels mit seinen immer extremer werdenden und sich schnell wandelnden Wetterlagen noch zu einem entscheidenden Vorteil entwickeln.
Die Sache hat einen Haken
Der Haken an der neuen Methodik ist, dass sie tatsächlich nur bei kurzfristigen Vorhersagen gegenüber konventionellen Methoden im Vorteil ist. Geht die Vorhersage über einen Zeitraum von sechs Stunden hinweg, erweisen sich die konventionellen Vorhersagemodelle weiterhin als verlässlicher.
Bei Google soll nun überlegt werden, wie das KI-Modell angepasst werden muss, damit es auch für die längerfristige Vorhersage funktioniert.
