Google DeepMind hat GenCast veröffentlicht, ein fortschrittliches KI-Wettervorhersagemodell, das herkömmliche Systeme in Geschwindigkeit und Genauigkeit übertrifft.
Getestet anhand der Das ENS-System des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) lieferte GenCast in 97,2 % der ausgewerteten Szenarien überlegene Vorhersagen und setzte damit einen neuen Standard in der Meteorologie.
Durch die Nutzung maschinellen Lernens zur Analyse jahrzehntelanger historischer Daten bietet das Modell umsetzbare Erkenntnisse zu Extremwetter, Planung erneuerbarer Energien und Katastrophenvorsorge.
„Das Wetter beeinflusst grundsätzlich jeden Aspekt unseres Lebens…“ Es ist auch eine der großen wissenschaftlichen Herausforderungen, das Wetter vorherzusagen“, sagt Ilan Price, leitender Forscher bei DeepMind. „Google DeepMind hat die Mission, die KI zum Wohle der Menschheit voranzutreiben. Und ich denke, das ist ein wichtiger Weg.“ wichtiger Beitrag an dieser Front.“
Beispiellose Leistung bei Wettervorhersagen
Im Gegensatz zu herkömmlichen physikbasierten Modellen, die atmosphärische Prozesse mithilfe von Gleichungen simulieren, nutzt GenCast maschinelles Lernen Muster zu erkennen in 40 Jahren globale Wetterdaten aus dem ERA5-Archiv des ECMWF.
Die Innovation des Modells liegt in der Verwendung eines neuen Diffusionsalgorithmus, einem Spitzenmodell generative KI-Technik, die verrauschte Daten Schritt für Schritt verfeinert, um realistische Vorhersagen zu erstellen.
Jede Vorhersage erstreckt sich über 15 Tage mit einer Auflösung von 0,25° Breiten-und Längengrad und deckt über 80 atmosphärische und oberflächenbezogene Variablen wie Wind ab Geschwindigkeit, Temperatur und Druck.
GenCast verwendet Ensemble-Vorhersagen und erstellt 50 oder mehr mögliche Wetterszenarien für einen bestimmten Zeitraum. Dieser Ansatz berücksichtigt Unsicherheiten und hilft Entscheidungsträgern, sich besser auf eine Reihe von Ergebnissen vorzubereiten.
Die Effizienz von GenCast ist beispiellos. Eine vollständige 15-Tage-Ensemble-Vorhersage kann mit einer einzigen Google Cloud TPU v5 in nur acht Minuten erstellt werden. Im Gegensatz dazu sind traditionelle Systeme wie ENS auf Supercomputer angewiesen und benötigen Stunden, um Prognosen von ähnlichem Umfang zu erstellen.
Quelle: Natur
Fokus auf extreme Wetterereignisse
GenCasts Fähigkeit, extremes Wetter vorherzusagen, hat sich als entscheidendes Merkmal herausgestellt. Bei den Auswertungen zeichnete sich das Modell bei der Vorhersage der Flugbahn des Taifuns Hagibis im Jahr 2019 aus, sieben Tage bevor er in Japan landete.
Als sich der Sturm näherte, schränkte das Ensemble von GenCast die vorhergesagte Flugbahn erheblich ein und lieferte so Notfallhelfern und politischen Entscheidungsträgern Informationen mit verwertbaren Daten.
Diese Visualisierung veranschaulicht die Leistung von GenCast bei der Vorhersage des Taifuns Hagibis und zeigt eine spezifische Feuchtigkeitsanalyse bei 700 hPa kurz vor der Landung in Japan (ERA5) und entsprechende GenCast-Vorhersagen. Eintägige Vorhersagen (b-d) behalten eine hohe Genauigkeit bei, während Ensemble-Mittelwerte (e) aufgrund von Unsicherheit Unschärfe aufweisen. Für Prognosen, die 15 Tage früher (h-m) initialisiert wurden, bleibt GenCast schärfer als seine gestörte Version (l), obwohl Ensemble-Mittelwerte (k) bei längeren Vorlaufzeiten unschärfer sind. Die Flugbahndiagramme (n-q) verdeutlichen die Fähigkeit von GenCast, die Unsicherheit zu verringern, wenn sich der Sturm nähert, und bieten umsetzbare Erkenntnisse mit geringeren Positionsfehlern im Vergleich zu herkömmlichen Modellen. – Quelle: nature
Solche Fortschritte bieten lebensrettendes Potenzial. Durch die Bereitstellung zusätzlicher 12 Stunden Warnung vor Zyklonen im Vergleich zu herkömmlichen Systemen bietet GenCast die entscheidende Zeit für die Durchführung von Evakuierungen und den Schutz von Ressourcen.
Neben Zyklonen zeigt GenCast eine starke Leistung bei der Vorhersage extremer Hitze, Kälte und hohe Windgeschwindigkeiten. Seine Fähigkeit, solche Ereignisse genau zu antizipieren, trägt dazu bei, Risiken in verschiedenen Sektoren zu mindern, von der öffentlichen Sicherheit bis zur Energieinfrastruktur.
Implikationen für die Klimawissenschaft
Eines der vielversprechenden Projekte von GenCast Die Hauptanwendungsgebiete sind erneuerbare Energien. Durch die Verbesserung der Windenergieprognose unterstützt das Modell Netzbetreiber dabei, Angebot und Nachfrage effektiver auszubalancieren.
Genaue Prognosen ermöglichen eine bessere Integration erneuerbarer Energiequellen in Energienetze, verringern die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen und unterstützen globale Dekarbonisierungsbemühungen.
GenCast hat auch potenzielle Anwendungen in der Klimamodellierung, wo seine Vorhersagegenauigkeit Einblicke in langfristige Trends und Variabilität liefern könnte.
Diese Fähigkeit ist entscheidend für die Bewältigung von Herausforderungen wie Agrarplanung und Wasserressourcen Management und Widerstandsfähigkeit der städtischen Infrastruktur.
Zusammenarbeit und Open Access
DeepMinds Entscheidung, GenCast zu einem Open-Access-Tool zu machen, sowohl mit veröffentlichten Code und weights spiegelt sein Engagement für kollaborative Innovation wider. Der Code, die Gewichte und die Vorhersagen des Modells stehen Forschern, Meteorologen und Organisationen zur Verfügung, die sich mit Katastrophenhilfe, Ernährungssicherheit und Klimaanpassung befassen.
Diese Offenheit zielt darauf ab, wissenschaftliche Durchbrüche zu beschleunigen und die reale Welt des Modells zu erweitern Auswirkungen.
DeepMind betonte, wie wichtig es ist, KI mit traditionellen meteorologischen Methoden zu kombinieren, um Vorhersagen zu verbessern und gesellschaftliche Bedürfnisse besser zu berücksichtigen.
GenCast ergänzt andere KI-Initiativen von Google, einschließlich NeuralGCM-, SEEDS-und Hochwasservorhersagemodelle. Diese Tools verbessern gemeinsam Dienste wie Google Maps und die Suche und versorgen Benutzer mit zeitnahen und zuverlässigen Informationen bei extremen Wetterereignissen.
Herausforderungen und zukünftige Richtungen
Trotzdem Stärken bietet GenCast Wachstumsmöglichkeiten. Die Auflösung von 0,25° ist zwar präzise, liegt jedoch unter der Auflösung von 0,1°, die die neuesten ENS-Modelle erreichen. Die Skalierung auf höhere Auflösungen könnte eine noch höhere Genauigkeit ermöglichen, insbesondere für lokale Vorhersagen.
Eine weitere Herausforderung liegt in der Integration von KI-Modellen wie GenCast in traditionelle meteorologische Systeme. Physikbasierte Modelle liefern wesentliche Trainingsdaten und Initialisierungsbedingungen für KI-Systeme und unterstreichen die Bedeutung der Beibehaltung beider Ansätze für ein ausgewogenes und umfassendes Prognoseökosystem.
Da extreme Wetterereignisse häufiger und schwerwiegender werden, sind Tools wie GenCast werden eine wesentliche Rolle bei der Verbesserung der Bereitschaft und Widerstandsfähigkeit in Branchen und Gemeinden auf der ganzen Welt spielen.
