Warum KI uns vor dem nächsten tödlichen Hurrikan retten könnte – DNyuz

Why AI Could Save Us From the Next Deadly Hurricane

Es gibt einen alten Witz: Der Wettermann ist der einzige Job, bei dem man in 50 Prozent der Fälle falsch liegen und trotzdem seinen Job behalten kann. Die Meteorologie hat sich seitdem stark verbessert, seit die alte Kastanie lustig war, aber sie zeigt immer noch eine sehr reale Wahrheit über die Wettervorhersage: Es ist höllisch schwer.

Meteorologen müssen mehrere verschiedene Variablen verfolgen und berücksichtigen, von der Temperatur über die Luftfeuchtigkeit bis zum Luftdruck und vielem mehr. Diese Bedingungen können von Ort zu Ort sehr unterschiedlich sein, selbst wenn sie nur wenige Kilometer voneinander entfernt sind. Die Vorhersage des Wetters gleicht also dem Versuch, ein sich bewegendes Ziel zu treffen, das gleichzeitig seine Form, Größe und Konsistenz verändert.

Derzeit ist die numerische Wettervorhersage eine der besten und gebräuchlichsten Methoden zur Wettervorhersage. Hierbei handelt es sich um eine Methode zur Verwendung von Gleichungen zur Simulation der Physik und Fluiddynamik zukünftiger atmosphärischer Bedingungen. Es handelt sich um eine unglaublich energie- und ressourcenintensive Art der Prognose, für deren Unterstützung bei der Modellierung häufig sehr leistungsstarke Computer erforderlich sind.

Selbst mit der Weiterentwicklung von Supercomputern in der Meteorologie kann die Simulation dieser Vorhersagen immer noch Tage dauern, je nachdem, wie weit in der Zukunft die Vorhersagen liegen. Die Genauigkeit der Vorhersagen nimmt ab, je weiter man prognostiziert. Dies wird oft zu einem großen Problem, wenn Naturkatastrophen wie Hurrikane oder Tornados drohen, bei denen Daten eher früher als später benötigt werden und jede Sekunde den Unterschied zwischen sterbenden oder überlebenden Menschen ausmachen kann.

Aus diesem Grund haben Wissenschaftler begonnen, sich der künstlichen Intelligenz (KI) zuzuwenden, um die Wettervorhersage zu unterstützen. In zwei Artikeln, die am 5. Juli in der Zeitschrift veröffentlicht wurden Natur, Forscher beschreiben zwei neue Methoden, um hochgenaue und schnelle Wettervorhersagen bis zu sechs Tage im Voraus zu erstellen. Die Ansätze könnten die Vorhersage extremer Wettervorhersagen um Größenordnungen beschleunigen.

„KI bietet neue Möglichkeiten für die numerische Wettervorhersage“, sagte Lingxi Xie, leitender Forscher beim chinesischen Technologieunternehmen Huawei Inc. und Co-Autor eines der Artikel, in einer E-Mail gegenüber The Daily Beast. „KI wird traditionelle Methoden nicht ersetzen, sondern in diese zu einem hybriden Prognosesystem integriert werden.“

Xie fügte hinzu: „Wir plädieren dafür, dass Meteorologen KI-Methoden und die neuen Möglichkeiten nutzen, damit wir gemeinsam die menschlichen Wettervorhersagefähigkeiten verbessern können.“

Der erstes Papier beschreibt ein von Huawei entwickeltes KI-Modell namens Pangu-Weather. Dieses System kann globale Wettermuster bis zu einer Woche im Voraus vorhersagen. Das Modell wurde anhand von 39 Jahren globaler Reanalyse-Wetterdaten trainiert, bei denen es sich um eine Kombination aus historischen Beobachtungswetterdaten mit Vorhersagemodellen handelt.

Xie sagte, dass Pangu-Weather „die Genauigkeit herkömmlicher physikbasierter Methoden bei der Neuanalyse von Wetterdaten übertrifft.“ Er fügte hinzu, dass es 10.000-mal schneller als herkömmliche Methoden sei, was in der Lage sein sollte, die Zeit, die für die Analyse und Vorhersage des Wetters benötigt wird, von Stunden oder Tagen auf Sekunden zu verkürzen.

Darüber hinaus sagten die Autoren des Papiers, dass das Modell oft genauer sei als herkömmliche Wettervorhersagesysteme. Tatsächlich war es sogar in der Lage, den Weg eines tropischen Wirbelsturms zu verfolgen – obwohl es überhaupt nicht auf diese Art von Daten trainiert worden war.

Dieses Phänomen wird als Emergenzverhalten bezeichnet: wenn eine Technologie oder ein System eine Aktion ausführt, die nicht absichtlich darin programmiert wurde. Es mag beängstigend erscheinen, aber es liegt tatsächlich daran, dass das zugrunde liegende Modell in der Lage war, basierend auf seinem Training in Physik und Fluiddynamik verallgemeinerte Vorhersagen zu treffen.

„Pangu-Weather ist die erste KI-Methode, die die Genauigkeit herkömmlicher physikbasierter Methoden bei der Neuanalyse von Wetterdaten übertrifft“, erklärte Xie. „Es zeigt vielversprechende Fähigkeiten bei der Vorhersage extremer Wetterereignisse, insbesondere bei der Verfolgung tropischer Wirbelstürme.“

Der zweites Papier beschreibt ein KI-Modell namens NowcastNet, das kurzfristige Prognosen für bis zu sechs Stunden im Voraus erstellt. Es kann genauere und detailliertere Informationen zu aktuellen Beobachtungswetterdaten liefern. Tatsächlich haben 62 professionelle Meteorologen das Modell bewertet und es in 70 Prozent der Fälle im Vergleich zu anderen Wettervorhersagemethoden an erster Stelle gesetzt.

„NowcastNet liefert kompetente Vorhersagen für leichte bis starke Regenmengen, insbesondere für extreme Niederschlagsereignisse, die mit advektiven oder konvektiven Prozessen einhergehen, die zuvor als unkontrollierbar galten“, schreiben die Autoren der Studie.

Auch wenn dies auf den ersten Blick weniger nützlich erscheinen mag, sagen die Autoren der Studie, dass es unglaublich nützlich sein kann, wenn es um die Katastrophenprävention in Situationen mit „extremen Niederschlägen“ geht. Wenn Sie sechs Stunden Zeit hätten, sich auf eine mögliche Sturzflut vorzubereiten, könnten Sie bestimmte Regionen und Stadtteile evakuieren – oder die Menschen zumindest stärker warnen.

Es ist aufregend – aber wenn die letzten paar Monate ein Anzeichen dafür sind, werden sie zweifellos Gedanken hervorrufen: „Die Roboter stehlen den Job des Wetterexperten meines lokalen Nachrichtensenders!“ oder sogar „Die Roboter werden versuchen, tödliches Wetter zu nutzen, um uns alle zu töten!“ In Wirklichkeit werden Modelle wie NowcastNet und Pangu-Weather eher zu einem zusätzlichen Werkzeug, das Meteorologen nutzen können, als dass sie ihre Rollen vollständig ersetzen.

„Die gute Nachricht über KI für die Wettervorhersage ist, dass es sich, in Ermangelung eines besseren Begriffs, um eine dumme KI handelt“, sagt Nick Lilja, Atmosphärenforscher und leitender Meteorologe für NickelBlock-Prognose der an keiner der beiden Studien beteiligt war, sagte The Daily Beast. „Es wird nicht unsere Nuklearcodes nehmen oder die gesamte Menschheit versklaven. „Es handelt sich um eine verherrlichte lineare Regression“, die sich auf eine Art Analyse bezieht, die zur Vorhersage einer Beziehung zwischen zwei Variablen verwendet wird.

Lilja fügte hinzu, dass Meteorologen wie er bereits regelmäßig eine Vielzahl von KI-Tools nutzen, um sie bei ihrer Wettermodellierung zu unterstützen. Allerdings stellen sowohl die Systeme von Pangu-Weather als auch Nowcast Net eine enorme Verbesserung gegenüber aktuellen Modellen dar, wenn sie sich tatsächlich als genau und schnell erweisen – und das ist noch nicht unbedingt bewiesen.

Die Autoren beider Modelle fügten sicher hinzu, dass es für beide Modelle einige Einschränkungen gebe, die berücksichtigt werden sollten. Die Entwickler von Pangu-Weather weisen beispielsweise darauf hin, dass das System auf Reanalysedaten trainiert wurde, die meisten Prognosesysteme jedoch auf Beobachtungsdaten (Daten, die sofort beobachtet werden können, wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit) basieren.

Das bedeutet, dass der Einsatz von KI-Modellen zur Vorhersage des Wetters in seinen Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten möglicherweise sehr begrenzt ist. Möglicherweise sind sie auch weniger genau, als es auf den ersten Blick scheint. Zukünftige Versionen dieser Modelle müssten auch Beobachtungsdaten berücksichtigen. „Die Hauptfrage, die immer noch offen ist, ist, wie genau es ist, wenn es mit Beobachtungsdaten statt mit Reanalysedaten gespeist wird“, sagte Lilja.

Das Pangu-Weather-Modell berücksichtigt auch bestimmte Wettervariablen wie Niederschlag nicht. Dies schränkt seine Fähigkeit, genaue Vorhersagen über bestimmte extreme Wetterereignisse wie Tornado-Ausbrüche zu machen, erheblich ein.

„Ich würde mir immer noch wünschen, dass immer mehr Untersuchungen durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse in allen Situationen korrekt sind und nicht nur in einigen wenigen Situationen, die in der einzelnen Arbeit dargestellt wurden“, sagte Lilja.

Er fügte jedoch hinzu, dass beide Modelle für sich genommen eine unglaubliche Leistung seien. Es gibt immer noch viele Einschränkungen und es muss noch mehr Arbeit geleistet werden, bevor diese Modelle effektiv zur Vorhersage extremer Wetterereignisse eingesetzt werden können – aber es ist ein „fantastischer Anfang“, sagte Lilja.

Es zeigt, dass KI nicht immer unbedingt beängstigend ist. Tatsächlich gibt es viele Einsatzmöglichkeiten der Technologie, die nichts damit zu tun haben selbststeuernde Kampfflugzeuge, Chatbots, die Arbeitsplätze stehlenoder Aussterben verursachende Roboter. Tatsächlich könnte es eine große Rolle dabei spielen, den nächsten tödlichen Hurrikan oder Tornado eines Tages zu vermeiden.

Lilja vergleicht es mit den Anfängen der Computer-Wettervorhersage in den 1970er und 1980er Jahren. Damals konnte es das Wetter nur wenige Tage im Voraus vorhersagen. Selbst dann wäre es oft ungenau.

„Ich denke, wir sind in einer ähnlichen Situation“, erklärte Lilja. „Wir sind so früh im Spiel, dass der Mehrwert derzeit sehr gering ist. Irgendwann wird es jedoch wie Ihre Wettervorhersage sein, die Sie in den Nachrichten sehen, und es wird zu einem weiteren Werkzeug in unserem Werkzeuggürtel, das dabei hilft, Wettervorhersagen zu verbessern.“

Die Post Warum KI uns vor dem nächsten tödlichen Hurrikan retten könnte erschien zuerst auf Das tägliche Biest.

Loading...