künstliche Intelligenz (KI) verändert die Wettervorhersage zutiefst um und kennzeichnet eine Ära der erweiterten Genauigkeit, Details und Geschwindigkeit in den Vorhersagen. Die Fähigkeit der Technologie, riesige Datensätze zu analysieren, ändert die Prognosen, die von der sofortigen „Nowcasting“ bis zu Aussichten der Untersaison bis zu zwei Monaten vorhanden sind. Solche Fortschritte versprechen erhebliche Vorteile, einschließlich einer verbesserten öffentlichen Sicherheit, einer größeren Effizienz der wetterabhängigen Industrien und wichtigen Instrumenten für die Klimaanpassung. Die weltmeteorologische Organisation (WMO) bestätigt seine strategische Verschiebung, die die künstliche Intelligenz (AII) zu integrieren. 2023.
Dieser AI-gesteuerte Fortschritt steht jedoch schwerwiegenden Herausforderungen. Die kritische Grundlage für diese Modelle-offener Zugriff auf globale Wetterdaten-ist gefährdet. Die Financial Times Berichten zufolge suchte das Billion von $ upros und atmosphärisch, und das ups upon-orion-orion-orot-orion-orion-orion-und atmosphärische admin. Prozent. Seit Anfang 2025 haben über 550 Mitarbeiter den NOAA National Weather Service (NWS) verlassen. Warnung , dass Personalmangel und die Aussage:”Unser schlimmster Albtraum ist, dass Wettervorhersagebüros so unterbesetzt sein werden, dass es unnötige Verlust des Lebens geben wird.”Steigende geopolitische Spannungen bedrohen auch den freien Informationsfluss. Darüber hinaus bestehen Themen wie die „Black Box“-Spection der AI-Modellinterpretierbarkeit und die Notwendigkeit einer fortlaufenden Validierung. WMO-Generalsekretär Celeste Saullo stellte fest, dass „wir von der Erreichung globaler Klimaziele weit entfernt sind“, was die Dringlichkeit hervorhebt. Sein erster operatives KI-Modell , das im Februar 2025 eingeführt wurde, verbesserte die Genauigkeit um etwa 20 Prozent für wichtige Metriken wie tropische Zyklonwege, die Financial Times detailliert. Florence Rabier, Generaldirektor von ECMWF, erklärte der Finanzzeit, dass fortschrittliche Satellitendaten die historische Prognosegenauigkeit zwischen der nördlichen und südlichen Hemisphäre weitgehend geschlossen haben. Dieses System prognostiziert die Wildfire-Aktivität durch Verfolgung von Vegetation und Zündquellen, wie in einem Naturkommunikationsartikel und war Betrieb seit 2023 über den Copernicus NOTFORMENT MANAGEMENT-Dienst. Um die Innovation weiter zu spenden, startete ECMWF mit WMO-Bestätigung den “Ai Weather Quest” World Meteorological Center-Workshop. Das Zentrum erklärte, dass der Workshop darauf abzielte, einen Ideenaustausch von KI in der Meteorologie zu fördern, neue technologische Möglichkeiten und Herausforderungen zu diskutieren, WMO-Pilotprojekte zu überlegen und die frühen Warnungen der UN für alle Initiativen zu unterstützen. Diese Modelle arbeiten direkt aus rohen Beobachtungen. Aardvark Weather, from the University of Cambridge, The Alan Turing Institute, and Microsoft Research, exemplifies this. Es bietet eine schnellere, kostengünstigere Prognose für Standard-Desktop-Hardware, die den Zugriff potenziell demokratisieren. Tech-Riesen investieren erheblich. Das GENCAST-Modell von Google Deepmind, das im Dezember 2024 gestartet wurde, hat Berichten zufolge traditionelle Systeme in 97,2% der Szenarien übertroffen. href=”https://blog.google/around-the-globe/google-africa/new-ai-powered-weather-forecasts-are-coming-topepeople-across-africa/”target=”_ Blank”> Nowcasting-Modell zu Afrika . Das Start-Wetterteam von Microsoft erlangte Anerkennung für Genauigkeit und entwickelte Modelle wie Aurora. NVIDIAs Corrdiff-Modell Ziel ist die lokale Vorhersage von Ultra-High-Resolution. Dion Harris von Nvidia erklärte, dass AI Tausende von Ensemble-Mitgliedern erlaubt, was die Vorhersage der extremen Ereignisse verbessert. Spezialistische Start-ups wie Brightband, Silurian und morgen.io sind ebenfalls innovativ. Shimon Elkabetz, CEO von morgen.IO, sagte zu The Financial Times:”Als wir anfing, sagten alle, dass es zu teuer wäre, unsere eigene Konstellation aufzubauen, aber die neue Weltraumwirtschaft ermöglicht es uns, Dinge zu tun, die vorher nicht möglich waren.”, In Bezug auf ihre Satellitenkonstellation. kontinuierliche, offene Daten. Richard Turner, ein maschinelles Professor der Cambridge University, betonte die finanzielle Zeit auf das fantastische Maß an internationalem Datenaustausch. Die NOAA-Krise ist jedoch groß.”Die Datenbank für Milliarden-Dollar-Wetter-und Klima-Katastrophen”über 2024. Professor Turner drückte in der finanziellen Zeit zum Ausdruck, dass der potenzielle Datenverlust”eine große Sorge ist. Die Community hat es nicht aus meiner Ansicht nach gewesen. Traditionelle Modelle können KI immer noch übertreffen, um spezifische Aspekte wie die Sturmintensität vorherzusagen. Das so-calierte “Black Box”-Anproblem kompliziert auch das Verständnis von AI-gesteuerten Ausgaben. Peter Neilley von der Wetterfirma bemerkte die Financial Times, wie schnell dies zumindest der Wettervorhersage-Teil unserer Wissenschaft überholt hat. Es ist in den letzten fünf Jahren wirklich bemerkenswert.
Die sich entwickelnde Rolle von Meteorologen in einer AI-Ära
AI transformiert und ersetzt keine menschlichen Meteorologen. Kirstine Dale, Chief KI-Offizier von Met Office, sagte zu The Financial Times: „Wir sehen das Potenzial für eine echte Schrittänderung… in der Art und Weise, wie wir prognostizieren, was in gewisser Weise ähnlich ist, als wir anfingen, Computer zu verwenden“, und vorsieht „eine zunehmend symbiotische Beziehung. Wir brauchen sie, um in einem Team zusammenzuarbeiten. Das britische Met Office untersucht hyperlokal,
