Mit Künstlicher Intelligenz will Google Wettervorhersagen präzisieren. Das funktioniert laut Google schon – aber vorerst nur kurzfristig.

Das Wetter folgt einem Muster, dachten sich Googles KI-Forscher, und trainierten ein für biomedizinische Bildsegmentierung entwickeltes neuronales Netz mit Radardaten der US-Wetterbehörde “National Oceanic and Atmospheric Administration” (NOAA). Die Daten wurden zwischen 2017 und 2019 erhoben.

Sie verzichteten beim KI-Training bewusst auf physikalische Daten, die beschreiben, wie die Atmosphäre grundsätzlich funktioniert. Stattdessen behandelten sie die Wettervorhersage als reines Bildanalyseproblem.

Die fertig trainierte KI kann laut Google-Ingenieur Jason Hickey das Wetter deutlich schneller und präziser vorhersagen als traditionelle Methoden für die schnelle Wettervorhersage (“Nowcasting”): In Tests soll sie Niederschlag bis auf einen Kilometer und fast die Minute genau bis zu sechs Stunden im Voraus prognostizieren können.

Sofort-Prognose des Wetters: KI schlägt traditionelle Methoden

Diese Vorhersage gelingt der KI in nur fünf bis zehn Minuten und allein anhand von 2D-Radarbildern. Bisher eingesetzte Nowcasting-Modelle haben eine Latenz von circa einer bis drei Stunden. Die Folge: Googles KI-Ansatz kann frischere Daten verarbeiten, was sich wiederum positiv auf die Vorhersagegenauigkeit auswirkt.

Die Aufnahme links im Video zeigt die Prognose eines bisher eingesetzten Systems für schnelle Wettervorhersage (High Resolution Rapid Refresh, HRRR), die stündlich aktualisiert wird. Die mittlere Aufnahme zeigt den tatsächlichen Wetterverlauf und die rechte die Prognose der Google-KI.

Die KI-Prognose wird laut Google alle zwei Minuten aktualisiert (Video: 15 Minuten) und die Auflösung des Wolkenflugs ist um den Faktor zehn höher, sodass die Bewegung und Form des erfassten Sturms besser abgebildet wird.

Echtzeit-Wettervorhersage “ein essenzielles Werkzeug” in Zeiten des Klimawandels

Diese schnelle Wettervorhersage ist laut des Forscherteams “in Zeiten des Klimawandels ein essenzielles Werkzeug, gerade bei extremem Wetter”. Sie helfe beim Krisenmanagement und könne Todesfälle und Schäden an Eigentum verhindern.

Allerdings analysieren klassische Prognosemethoden Wolkenformationen auch physikbasiert in 3D, was ihnen einen Vorteil bei der langfristigen Vorhersage verschafft. Bis zu einer Vorhersagezeit von sechs Stunden soll Googles Wetter-KI überlegen sein, danach fällt ihre Leistung deutlich ab. Google schlägt daher vor, die KI-Vorhersage mit traditionellen Methoden zu kombinieren.

Die noch nicht durch unabhängige Gutachter geprüfte wissenschaftliche Arbeit “Machine Learning for Precipitation Nowcasting from Radar Images” ist hier einsehbar.

Weiterlesen über Googles KI-Forschung:

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