Paul Dorian
Überblick
Es war nur eine Frage der Zeit… Künstliche Intelligenz (KI) hat in der Welt der numerischen Wettervorhersage Einzug gehalten, wobei der Schwerpunkt auf der „Mustererkennung“ liegt, und es ist nicht abzusehen, wohin dies in der Welt der Wettervorhersage führen wird. Die numerische Wettervorhersage eignet sich gut für KI, da sie – in ihrer derzeitigen Form – eine enorme Menge an Datenverarbeitung und Supercomputerleistung erfordert, um die physikalischen Gesetze der Strömungsdynamik zu lösen und so die Wetterbedingungen in der Zukunft zu erzeugen. Einer der bemerkenswertesten KI-Fortschritte der letzten Jahre stammt vom Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage, das experimentelle KI-Prognosen erstellt und der Öffentlichkeit zugänglich macht.
Details
Die Genauigkeit der Wettervorhersagen hat sich im Laufe der Jahre verbessert. Die heutigen 6-Tage-Vorhersagen sind etwa so gut wie die 3-Tage-Vorhersagen von vor 30 Jahren. Diese Verbesserung der Gesamtgenauigkeit hat zahlreiche Gründe, von denen einer mit der viel besseren Rechenleistung in der heutigen Welt im Vergleich zu damals zu tun hat. Künstliche Intelligenz treibt jetzt eine neue Revolution in der numerischen Wettervorhersage voran, von der viele glauben, dass sie modellbasierte Wettervorhersagen hervorbringen wird, die genauso gut oder sogar besser sind als die besten traditionellen Modelle.
Das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) ist dafür bekannt, dass es eines der besten „traditionellen“ Computer-Vorhersagemodelle der Welt erstellt, das den meisten als „EZMW-Modell“ bekannt ist. Im Herbst 2023 begann diese Behörde mit der Erstellung ihrer eigenen experimentellen, auf einem KI-Modell basierenden Prognosen, die offiziell als „ECMWF-AIFS“ bezeichnet werden, wobei AIFS ein Akronym für „Artificial Intelligence Forecasting System“ ist. Dieses experimentelle, auf den Ausgangsbedingungen des ECMWF basierende Vorhersagemodell wurde in einer Alphaversion der Allgemeinheit kostenlos zur Verfügung gestellt und kann auf der eigenen Website hier eingesehen werden. Die Auflösung des ECMWF-AIFS-Modells beträgt etwa ein Grad (111 km), wobei geplant ist, diese in Zukunft regelmäßig zu erhöhen.
Bei herkömmlichen Wettermodellen wird zunächst eine Momentaufnahme der aktuellen Bedingungen, beruhend auf Beobachtungen von Satelliten, Wetterstationen und Bojen in ein gitterartiges Computermodell eingegeben, welches die Atmosphäre in Millionen von Gitterzellen unterteilt. Diese Momentaufnahme wird dann für jedes Feld durch Anwendung von Gleichungen der physikalischen Gesetzen der Strömungsdynamik zeitlich extrapoliert, was eine große Rechenleistung erfordert. Diese Art der Datenverarbeitung erfordert Supercomputer mit 1 Million Prozessoren und kann mehrere Stunden in Anspruch nehmen – in der Regel viermal pro Tag.
Die neuen KI-Modelle spielen eine Rolle bei der Wettervorhersage, indem sie vergangene Wetterereignisse simulieren und analysieren, aus historischen Daten lernen und wiederkehrende Wettermuster erkennen, wodurch die Fähigkeit der KI zur Vorhersage künftiger Wetterbedingungen verbessert wird. Mit anderen Worten, die KI überspringt die Kosten für das Lösen der Gleichungen zugunsten von „Deep Learning“, nachdem sie mit 40 Jahren ECMWF-Reanalysedaten trainiert hat (eine Kombination aus Beobachtungen und kurzfristigen Modellvorhersagen, die das vergangene Wetter am besten wiedergibt). (Quelle).
Die Europäische Agentur ist bei der Erstellung von KI-Vorhersagemodellen nicht allein, denn zahlreiche Tech-Giganten sind daran beteiligt. In einem kürzlich in der Zeitschrift „Science“ veröffentlichten Artikel stellte Google GraphCast vor und behauptet, dass es bei 90 % seiner Überprüfungsziele bis zu zehn Tage im Voraus genauere (und schnellere) Wettervorhersagen machen kann als die hochauflösende Vorhersage des ECMWF (HRES).
Die KI-Prognosen haben in den letzten Jahren rasante Fortschritte gemacht, und einer der nächsten wichtigen Schritte wird die Erstellung von Ensemble-Ergebnissen sein, die dazu beitragen, die Unsicherheit zu erfassen, indem ein Modell mehrfach mit leicht abweichenden Eingabeparametern ausgeführt wird, um eine Reihe von Ergebnissen zu erzielen. Auch wenn kaum jemand damit rechnet, dass herkömmliche Prognosemodelle in absehbarer Zeit verschwinden werden, wird die künstliche Intelligenz in naher Zukunft wahrscheinlich den Punkt erreichen, an dem sie eine sehr nützliche Ergänzung darstellen kann. Und wenn es um künstliche Intelligenz geht, kann man unterm Strich wirklich nicht sagen, wohin sie uns in den nächsten fünf oder zehn Jahren führen wird; bleiben Sie also, wie immer, wenn es um Wettervorhersagen geht, am Ball.
Meteorologe Paul Dorian, Arcfield (arcfieldweather.com)
Link: https://wattsupwiththat.com/2024/03/26/artificial-intelligence-and-weather-forecastinga-quiet-revolution-is-taking-place-in-numerical-weather-prediction/
Übersetzt von Christian Freuer für das EIKE
Der Artikel erklärt recht gut, wie die KI bei der Wettervorhersage funktioniert – danke! Gemessene Wetterlagen werden mit Kurzzeitmodellen hochgerechnet und mit der Wirklichkeit verglichen. Wobei der Mensch immer noch in den Kurzzeitmodellen steckt. Doch die KI hilft, iterativ immer besser zu werden – in fast unendlich vielen Versuchen.
Auf die Alarm-„Forschung“ übertragen: Viele Klimamodelle und ihre Prognosen werden in 50 Jahren überprüft. Was der Realität am nächsten kommt, wird weitergenutzt. In 1 Mio. Jahren wissen wir dann mehr. Ein wenig Geduld muss man mit der KI schon haben!
Der Unterschied zur Alarm-„Forschung“: Dort wird das Klima-Scenario benutzt, das am meisten Alarm generiert, was in 50 Jahren längst vergessen ist. Weil wir uns dann längst in der nächsten Alarm- und Verdummungsperiode befinden. Die KI kann nicht besser sein, als die Menschen, die sie programmiere. Der Vorteil liegt in der Möglichkeit vieler „try and error“-Versuche – der Unterschied der Wetter- zu den Klima-Prognosen.
Wetten, eine solche Alarm-KI wird von der Politik mit Milliarden gefördert! Klima-Alarm dank KI, hinter der sich Potsdam, fast unsichtbar, versteckt, wer wagt da noch zu zweifeln? „Klima-Leugner“ werden dann gevierteilt, zwecks „Demokratieförderung“ und „Klima-Weltrettung“!
Es ist vollkommen unwichtig, wie man eine Weiterentwicklung (ich nehme jetzt mal an, es ist eine) der Wettervorhersage nennen will, es kommt darauf an, ob sie sich bewährt. Und falls das so sein sollte, dann ist das doch gut.
Natürlich kann man grundsätzlich über KI diskutieren, letztendlich entscheidend ist, „was hinten rauskommt“.
… ud das hängt sehr davon ab, wer die KI womit füttert; bis hin zu „gabage in – garbage out“
Es wäre sehr wünschenswert, wenn sich die natürliche Intelligenz der Menschheit weiterentwickeln würde. Leider delegiert man das an Rechner, denen man Intelligenz unterstellt. Die in der sogenannten KI enthaltenen enthaltene Intelligenz ist niemals höher als die des Programmierers.
… und die der Trainer, einschließlich ihrer politischen Orientierung …
Ich verstehe das alles wahrscheinlich nicht völlig und bin auch kein Verfechter der KI. Sie ist nur Null und Eins und Algorithmen. Die KI muss ja von irgendwoher Daten erhalten und irgendeiner muss die Algorithmen geschrieben haben. Da wir wissen, dass man den heutigen Messdaten nicht trauen kann, was ändert dann die KI? Nichts, würde ich sagen. Wieso sollte sich dann grundlegend etwas ändern, solange es die Klimaideologie gibt? Wird die KI der Ideologie widersprechen? Das glaube ich nicht. Wenn ich z.B. an einen Herrn Globig denke, der beim MDR der „Wetterfrosch“ war, so hat er mit seinem immensen Erfahrungsschatz das Wetter immer besser vorhergesagt und vor allem eingeordnet, als die anderen und das ohne KI. Er hat zwischen den Zeilen (wir Ostdeutschen können das lesen) der Ideologie widersprochen. Welche KI kann einen gesammelten menschlichen Erfahrungsschatz, der auch außerhalb von Algorithmen denkt, toppen? Wird die KI nicht dazu genutzt werden, die Klimakirche zu festigen? Werden die Menschen es schaffen, der KI zu widersprechen? Oder werden sie die errechneten Werte nur nachplappern? Für mich wirft das viele neue Fragen auf. Und Übrigens, die Wochenvorhersage wird oft geändert, zumindest in meinem Programm.
Frau Wilhelmi, Sie haben es eigentlich richtig erfasst, KI kann selbständig nur Nullen von Einsen unterscheiden und ist damit exakt so intelligent wie die Dampfmaschine, die zwischen Stop und Go unterscheidet. Der überdimensionierte Taschenrechner, den man gern als KI bezeichnet, kann darüber hinaus eine unendliche Folge menschlicher Befehle ausführen. Und es ist sehr schwer den Glauben abzuschütteln, dass die Blechkiste intelligent ist. Die intelligentere Mitschüler konnten immer besser rechnen, und schon in der Schule bekommt man das Gefühl, Computer ist „intelligent“ und Supercomputer schreibt man Superintelligenz zu, noch verstärkt durch Terminatorfilme und I Robot.
So intelligent wie Dampfmaschine!
So ist es.
Rechner heißen Rechner, weil sie rechnen. Es ist eine Rechenleistung.
Was sie rechnen sollen, bestimmen die Menschen. Das als „Intelligenz“ zu bezeichnen, ist
eigentlich eine Zumutung.
Das angebliche „Lernen“ ist genauso das Ergebnis einer Rechnung oder Zuspielung von Daten. Daten hinzufügen, ist auch kein Lernen. Meine Kinder waren für 6 Wochen im Ausland und haben dort mit anderen Familien und Kindern die ganze Zeit gespielt. In 6 Wochen haben sie diese Fremdsprache geschnappt. Das soll mal irgend ein Rechner (am besten mit IQ > 150) ohne Daten hinzuzufügen von alleine schaffen. 😋
Als Laie stelle ich mir vor, dass in einer Datenbank alle Wettersituationen der jüngeren Vergangenheit als Bilder vorhanden sind und eine KI nur nach Bildfolgen suchen muss, die dem gegenwärtigen Ausgangspunkt der Vorhersage sehr ähnlich oder gleich sind. Denn Wetter ist ja nicht beliebig, sondern es wiederholt sich ständig. Auch der Verlauf des Wetters über zwei oder drei Tage ist letztlich ein überschaubarer Datensatz, den es so schon oft gegeben hat. Mein Gefühl sagt mir, die Meteorologen haben auch Spaß an etwas Brimborium, das ihren Job im Unterhaltungswert aufmöbelt.
Genau, Driesel….und der Unterhaltungswert besteht darin, bei jedem Temperaturanstieg den eingespeisten Algorithmus abzuspulen : 👉 wärmer 👉 = Hitze 👉 = Panik 👉 = Tote 👉 = Weltuntergang 👉 = CO2/ THE 👉 = Transformation 👉 = STAKEHOLDERKAPITALISMUS, Digitalgeld, Emissionsberechtigungsscheine und ID-Überwachung, Faschismus und Menschenreduktion für einige wenige selbsterklärte Herrscher bzw. Psychopathen mit einem akkumuliertem Globalvermögen. 🤮
Andererseits werden 400 Kälterekorde kaltlächelnd öffentlich g e c a n c e l t.
Der Spaß an diesem Brimborium ist mir irgendwie nicht zugänglich.
Anhand von Modellen mit Millionen Dateneingaben, Driesel, ist es diesen Komikern nicht einmal möglich, selbst Wetter zuverlässig für 3 Tage zu prognostizieren. Und sowas will das Klima erklären..😂🤣😂🤣😂🤣😂 ???
Das Wetter ist zwar überall auf der Welt „ähnlich“, aber wann, wo u n d wie lange, wie sehr und weshalb, 👉👉👉👉 diese ungeklärten Fragen verharren als riesiges Armutszeugnis im RAUM, trotz unserer technischen Möglichkeiten, die uns heute zur Verfügung stehen.
Soviel „atmosphärische Mathematik“ für so klägliche Wettervorhersagen….und einen nicht vorhandenen THE.
Ungenaue Wettervorhersage ist kein Armutszeugnis, denn die Komplexität des Wettergeschehens erzwingt geradezu ungenaue Wettervorsage. Das aber mit Wettervorhersage Politik gemacht werden kann, gegen die Interessen der eigene Bevölkerung, die das nicht merken will, das ist wirklich ein Armutszeugnis, oder?
KI ist eine Mode, ein Trend, sonst nichts. Ich nenne es KVI (künstlicher Vollidiot). Intelligenz verhilft eine komplexe, unübersichtliche Sachlage möglichst richtig einzuschätzen und daraus die richtige Schlußfolgerung ziehen, Rechner können aber nur rechnen. Kleines Beispiel: Wenn man die Hand zu Tastatur ausstreckt, wird der größte Supercomputer niemals einschätzen können, ob man rechnen oder ausschalten will, während die dümmste Katze meistens richtig einschätzt, ob die ausgestreckte Hand streicheln oder schlagen will. KVI eben.
Rechner sparen nur Zeit. Gibt man einem erfahrenen Metereologen genügend Zeit, die gleiche Menge Daten wie der Rechner zu bewerten, dann wird er präziser vorhersagen. Leider wird seine Prognose für morgen erst nächstes Jahr fertig, da die heutige Datenmenge enorm ist. Daher überlässt man es den Rechner und er est präziser, da er ungleich größere Datenmenge zu Verfügung hat.
Anderes Beispiel: Jeder ist fasziniert, mit welcher Genauigkeit die Navi jede Adresse der Welt findet. Wenn man sich aber die Zeit nimmt, Karten zu studieren (musste ich lange genug machen), und dazu noch mit Einheimischen zu telefonieren, die jede Ampelschaltung und jedes Schlagloch kennen, findet man eine bessere Route. Aber wer will das schon, mehr Zeit als die Navieingabe will man nicht investieren. Zeit gespart, sonst nichts.
Meine nun verkaufte Firma hat sich mit Software befasst, die man im weitesten Sinne, manchmal auch direkt, als KI bezeichnet wurde. Das hat meine Einstellung zu KVI entscheidend geprägt.
Ich kann den geneigten Leser nur empfehlen, sich nicht von der Bezeichnung KI blenden zu lassen!