Wetter beeinflusst jeden Aspekt unseres Lebens, von der Planung des Alltags bis hin zur Sicherheit in Krisensituationen. Mit der Zunahme extremer Wetterereignisse durch den Klimawandel sind präzise Wettervorhersagen wichtiger denn je. Doch eine perfekte Vorhersage bleibt eine Herausforderung, insbesondere bei Zeiträumen über wenige Tage hinaus.
Um die Unsicherheiten in Wettervorhersagen besser zu bewältigen, setzen Wissenschaftler zunehmend auf probabilistische Ensemble-Modelle. Anstatt eine einzelne Vorhersage zu liefern, präsentieren solche Modelle eine Bandbreite möglicher Szenarien, die Entscheidungsträgern ein umfassenderes Bild möglicher Wetterbedingungen und ihrer Wahrscheinlichkeiten geben.
Ein Durchbruch in der KI-gestützten Wettervorhersage
In einem kürzlich in Nature veröffentlichten Artikel wurde GenCast vorgestellt – ein hochauflösendes (0,25°) Ensemble-Modell, das von generativer KI angetrieben wird. GenCast übertrifft das aktuelle führende Wettervorhersagesystem, das ENS-Modell des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF), in der Genauigkeit und Reichweite der Vorhersagen. Mit GenCast können präzisere Vorhersagen bis zu 15 Tage im Voraus getroffen werden.
GenCast basiert auf einem sogenannten Diffusionsmodell, einem KI-Typ, der auch bei der Generierung von Bildern, Videos und Musik eingesetzt wird. Anders als herkömmliche Modelle ist GenCast jedoch speziell an die sphärische Geometrie der Erde angepasst. Es lernt, die komplexen Wahrscheinlichkeitsverteilungen zukünftiger Wetterszenarien genau vorherzusagen, basierend auf den aktuellsten Wetterbedingungen.
Das Training von GenCast erfolgte mithilfe von vier Jahrzehnten historischer Wetterdaten aus dem ERA5-Archiv des ECMWF. Diese Daten umfassten Variablen wie Temperatur, Windgeschwindigkeit und Luftdruck in verschiedenen Höhen. Dadurch konnte das Modell globale Wettermuster direkt aus diesen Daten erlernen.
Überlegenheit von GenCast in der Wettervorhersage
In einer umfassenden Evaluation wurde GenCast mit historischen Wetterdaten bis 2018 trainiert und anschließend mit Wetterdaten aus 2019 getestet. GenCast zeigte eine höhere Genauigkeit als ENS in 97,2 % der getesteten Fälle und in 99,8 % bei Vorhersagen mit Vorlaufzeiten von mehr als 36 Stunden.
GenCast bietet vor allem bei extremen Wetterereignissen, wie Hitzewellen, starken Winden oder tropischen Wirbelstürmen, einen entscheidenden Vorteil. So liefert es präzisere und rechtzeitigere Warnungen, was bessere Schutzmaßnahmen und Kostenreduktionen ermöglicht. Beispielsweise zeigte GenCast bei der Vorhersage des Weges des Taifuns Hagibis eine deutlich engere und genauere Verteilung der möglichen Sturmverläufe als ENS.
Effizienz und Geschwindigkeit durch KI
Ein weiterer Vorteil von GenCast ist seine Effizienz: Mit nur einer Google Cloud TPU v5 benötigt das Modell lediglich acht Minuten, um eine vollständige 15-Tage-Ensemble-Vorhersage zu erstellen. Im Vergleich dazu benötigen traditionelle physikbasierte Modelle wie ENS Stunden auf leistungsstarken Supercomputern.
Praktische Anwendungen in der Gesellschaft
GenCast könnte nicht nur für Notfallmaßnahmen bei extremen Wetterlagen von entscheidender Bedeutung sein, sondern auch in anderen Bereichen wie der Planung erneuerbarer Energien. So hat GenCast in einem Experiment gezeigt, dass es die weltweite Windkraftleistung präziser vorhersagen kann als ENS. Diese Verbesserungen könnten die Zuverlässigkeit von Windenergie erhöhen und ihre Akzeptanz als nachhaltige Energiequelle beschleunigen.
Zusammenarbeit mit der Wetter- und Klimagemeinschaft
GenCast ist Teil von Googles wachsendem Portfolio an KI-basierten Wettermodellen, darunter auch DeepMinds deterministisches Mittelfristmodell und Googles NeuralGCM- und SEEDS-Modelle. Diese Modelle finden bereits Anwendung in Google-Diensten wie Search und Maps, um die Vorhersage von Niederschlägen, Überschwemmungen und extremen Temperaturen zu verbessern.
Um die Forschung in der Wetter- und Klimawissenschaft zu fördern, hat Google GenCast als Open-Source-Modell veröffentlicht, einschließlich des Codes, der Gewichte und der Vorhersagedaten. Dadurch können Forscher, Meteorologen, Energieunternehmen und Katastrophenschutzorganisationen diese Ressourcen in ihre eigenen Projekte integrieren.
Ein Blick in die Zukunft der Wettervorhersage
Mit GenCast zeigt sich das enorme Potenzial der KI, die Genauigkeit und Effizienz der Wettervorhersage zu revolutionieren. Durch die enge Zusammenarbeit zwischen traditionellen meteorologischen Modellen und KI-Technologien können Fortschritte erzielt werden, die nicht nur die Wissenschaft, sondern auch die Gesellschaft insgesamt voranbringen. GenCast bietet eine vielversprechende Grundlage für zukünftige Innovationen, die sowohl wirtschaftliche als auch humanitäre Vorteile bringen könnten.