Klima 4.0, Microsoft bringt „Aurora“ auf den Markt: Wettervorhersagen, die noch nie so genau waren

Ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Modell von Microsoft hat genauere 10-Tage-Wettervorhersagen zu geringeren Kosten erstellt als herkömmliche Modelle großer internationaler Agenturen. Dies geht aus einem in Nature veröffentlichten Artikel hervor. Diese experimentellen Vorführungen, die der breiten Öffentlichkeit nicht zugänglich sind, stellen einen neuen Wendepunkt in der Ära dar, die 2023 durch das KI-Modell Pangu-Weather von Huawei eingeleitet wird , da große Agenturen bestrebt sind, zuverlässigere Vorhersagen für Extremwetterereignisse zu erstellen, die in Bezug auf Menschenleben und Zerstörung kostspielig sind und durch die globale Erwärmung bereits verschärft werden. Google gab letztes Jahr außerdem bekannt, dass es mit einem KI-Lernmodell traditionelle Modelle übertroffen habe. In diesem Fall übertrifft Microsofts Aurora-Modell „operative Vorhersagen der Luftqualität , der Meereswellen, der Zugbahnen tropischer Wirbelstürme und hochauflösender Wetterdaten, und das alles bei deutlich geringerem Rechenaufwand“, berichten die Forscher in ihren in Nature veröffentlichten Ergebnissen. Laut seinen Entwicklern ist Aurora das erste KI-Modell, das die fünftägige Flugbahn verheerender Wirbelstürme durch die Simulation von Situationen aus der jüngsten Vergangenheit systematisch besser versteht als sieben Vorhersagezentren, darunter das U.S. Hurricane Center. In seiner Simulation sagte Aurora vier Tage im Voraus voraus, dass Doksuri, der bis dahin teuerste Taifun im Pazifik (über 28 Milliarden US-Dollar), die Philippinen treffen würde , während die offizielle Prognose damals, im Jahr 2023, davon ausging, dass er nördlich von Taiwan entlangziehen würde.

Das KI-Modell von Microsoft übertraf in 92 % der Fälle auch die globalen 10-Tage-Vorhersagen im Maßstab 10 km2 des Modells des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage, das als weltweiter Maßstab für Wettergenauigkeit gilt . Im Dezember gab Google bekannt, dass sein GenCast-Modell bei über 97 % der 1.320 im Jahr 2019 erfassten Klimakatastrophen die Genauigkeit des europäischen Zentrums übertroffen habe. Diese vielversprechende Leistung, die allerdings noch experimentell ist und nur anhand von Daten aus der Vergangenheit getestet wurde, wird von Wetterdiensten aufmerksam verfolgt, von denen viele, wie beispielsweise Météo-France, parallel zu traditionellen numerischen Modellen ihr eigenes KI-Lernmodell entwickeln. „Wir haben das sehr ernst genommen“, sagte Florence Rabier, Generaldirektorin des Europäischen Zentrums, gegenüber AFP und gab bekannt, dass das Zentrum seinen Mitgliedsstaaten im Februar sein „erstes Lernmodell“ zur Verfügung gestellt habe, das „im Hinblick auf die Rechenzeit etwa 1.000 Mal weniger kostet als das traditionelle physikalische Modell“. Dieses System erstellt derzeit Vorhersagen auf einer Skala von etwa 30 km2, die sicherlich weniger präzise sind als die von Aurora, aber bereits einsatzbereit und täglich von offiziellen Meteorologen verwendet werden.