Aardvark Weather
KI revolutioniert Wettervorhersagen komplett
An der Entwicklung beteiligt waren zudem Microsoft Research und das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage.
Maschinelles Lernen sticht
Wettervorhersagen werden derzeit in einem komplexen Prozess erstellt, der mehrere Stunden dauert und Supercomputer benötigt. Abgesehen von der täglichen Nutzung erfordert die Entwicklung, Wartung und Bereitstellung dieser komplexen Systeme viel Zeit und grosse Experten-Teams. Mit Unterstützung Künstlicher Intelligenz (KI) war es schon gelungen, den Prozess zu beschleunigen.
Doch mit Aardvark hat das britische Team jetzt die gesamte Wettervorhersagepipeline durch ein einziges, einfaches maschinelles Lernmodell ersetzt. Es wird mit Beobachtungen von Satelliten, Wetterstationen und anderen Sensoren gefüttert und erstellt sowohl globale als auch lokale Vorhersagen. Dieser vollständig KI-gesteuerte Ansatz bedeutet, dass die Leistung eines Desktop-Computers ausreicht, um Vorhersagen in wenigen Minuten zu erstellen.
Wenige Rohdaten genügen
Aardvark benötigt nur zehn Prozent der Rohdaten, mit denen bestehende Systeme gefüttert werden, und übertrifft dennoch das Global Forecast System, ein globales numerisches Wettervorhersagemodell, das vom National Weather Service betrieben wird, heisst es. Es kann auch mit den Vorhersagen des United States Weather Service mithalten, die auf Eingaben von Dutzenden von Wettermodellen und Analysen von menschlichen Wetterexperten basieren, so die Forscher.
Da Aardvark direkt aus Daten lernt, kann es schnell angepasst werden, um massgeschneiderte Prognosen für bestimmte Branchen oder Standorte zu erstellen - ob Temperaturen für die afrikanische Landwirtschaft oder von Windgeschwindigkeiten für ein Unternehmen der erneuerbaren Industrie in Europa. "Aardvark stellt die aktuellen Wettervorhersagemethoden auf den Prüfstand und hat das Potenzial, Wettervorhersagen schneller, billiger, flexibler und genauer als je zuvor zu machen", sagt Richard Turner, leitender Forscher für Wettervorhersagen am Alan Turing Institute und Professor für maschinelles Lernen an der Fakultät für Ingenieurwissenschaften der Universität Cambridge. (pressetext.com)
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