Die KI-Revolution hat einen neuen Anwendungsbereich gefunden: die Wettervorhersage. Eine aktuelle Studie von Google DeepMind hat gezeigt, dass ein neues Vorhersagemodell namens GraphCast klassische Vorhersagemodelle übertreffen kann, und das bei geringerem Bedarf an Rechenleistung. Dies könnte die Zukunft der Wettervorhersage grundlegend verändern.

Ein bemerkenswerter Erfolg von GraphCast war die präzise Vorhersage des Hurrikans „Lee“. Während herkömmliche Modelle unsicher waren, wohin der Sturm ziehen würde, prognostizierte GraphCast genau, dass der Hurrikan weit entfernt von großen Städten auf Land treffen würde – und das traf tatsächlich ein.

Die KI von Google DeepMind verwendet graphische neuronale Netzwerke (GNNs), um komplexe atmosphärische Daten zu analysieren. Diese Daten basieren auf historischen Aufzeichnungen und ermöglichen es dem System, Wetterentwicklungen genauer zu modellieren. Die ersten Ergebnisse deuten darauf hin, dass GraphCast nicht nur schneller und präziser ist als herkömmliche Modelle, sondern auch Vorhersagen früher treffen kann.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass KI-Modelle, einschließlich GraphCast, nicht immer perfekt sind und bestimmte Wetterphänomene möglicherweise nicht genau vorhersagen können. Dennoch könnte die KI die Zukunft der Wettervorhersage sein, da auch andere Organisationen wie das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) an KI-gestützten Prognosen arbeiten und in den kommenden Jahren eigene Modelle entwickeln wollen.