KI-Wetterfrosch: Genauer, schneller, undurchsichtiger

Eine Momentaufnahme bestehend aus unzähligen Messdaten zu Temperatur, Windstärke, Luftdruck und Luftfeuchte. Dazu ein feines Gitternetz, das sich in drei Dimensionen über einen ganzen Kontinent spannt.

Aus einer solchen gigantischen Datenbasis errechnet ein Supercomputer mit Zugriff auf Millionen Rechenkerne mittels gut erforschter Gleichungssysteme die Wettervorhersage für die nächsten Tage.

Das erfordert eine ungeheure Menge Strom und dauert trotz der beeindruckenden Rechenleistung mehrere Stunden. Und am Ende gibt es doch nur eine Wettervorhersage, die zwar sehr genau, aber nicht zwangsläufig zutreffend ist. Wobei angemerkt werden kann, dass größere Trends zu Hitzewellen oder Unwettern verlässlicher prognostiziert werden können als das lokale Wetter an einem bestimmten Ort.

Das Europäisches Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) hat jetzt eine spannende Abkürzung vorgestellt, um vergleichbar gute Ausblicke auf unser Wetter zu erhalten.

Hierfür wurde eine KI mit den europäischen Wetterdaten der letzten 40 Jahre trainiert. Herausgekommen ist ein vergleichsweise schlankes Bündel an Algorithmen, die erstaunlich präzise Vorhersagen errechnen.

Laut den Beteiligten am ECMWF liegt die Zuverlässigkeit der Prognosen auf dem gleichen Niveau wie bei den derzeit genutzten Wettermodellen. Allerdings wird für die Erstellung derart wenig Rechenkapazität verlangt, dass ein einfacher PC für den Heimgebrauch ausreichen soll.

Klimaveränderung macht es wieder kompliziert

Um zu diesem beeindruckend schnellen Modell zu gelangen, waren vier Wochen Training der KI nötig. Das Ergebnis kann sich sehen lassen, auch wenn die Forschenden selbst zugeben, dass sie das Vorgehen ihrer künstlichen Intelligenz bei der Wettervorhersage noch nicht komplett nachvollziehen können. Dem Erfolg tut das natürlich keinen Abbruch.

Im besten Fall ergeben sich daraus schnellere, auch für begrenztere Regionen zutreffendere Prognosen, die keine gigantischen Rechenkapazitäten belegen.

Ersetzen kann das System die Arbeit der Meteorologen aber vorerst wohl nicht. Weil sich das Wetter im Lauf der letzten 40 Jahren stark verändert hat (Stichwort: Klimawandel), müssen bestimmte Trends und Rückkopplungseffekte zusätzlich beachten werden, um die Prognosen verlässlich zu halten.

Unterstützen kann die KI in jedem Fall, weil sie laut ECMWF hundertmal schneller zu Ergebnissen kommt und auf diese Weise hilft, auch Langzeitprognosen für die Zukunft zu erstellen, die ansonsten viel zu lange berechnet werden müssten. Nur verstehen muss man noch, wieso die Berechnung so schnell geht.