Robert Klatt
Wettervorhersagen wurden bisher mit numerischen Methoden erstellt, die Supercomputer erfordern. Eine neue Künstliche Intelligenz (KI) von Microsoft kann das globale Wetter und die Luftverschmutzung schneller und präziser prognostizieren.
Redmond (U.S.A.). Wettervorhersagen werden bisher meisten mit numerischer Methoden erstellt, die jedoch Supercomputer erfordern. Universitäten und verschiedene Unternehmen, darunter Nvidia, Huawei und Google DeepMind arbeiten an alternativen Methoden, die das Wetter schneller und präziser mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) berechnen sollen. Microsoft Research AI for Science hat nun die KI-Plattform Aurora präsentiert.
Aurora ist das erste Foundation-Model der Erdatmosphäre, also ein universelles KI-Modell, das unterschiedliche Aufgaben rund um die Erdatmosphäre, den Klimawandel und das Wetter erfüllen kann. Laut der Publikation auf dem Preprint-Server arXiv kann das System das globale Wetter und die Luftverschmutzung besser prognostizieren als traditionelle Methoden.
Die KI Aurora wurde mit über eine Million Stunden Daten aus sechs Wetter- und Klimadatensätzen trainiert. Anschließend haben die Entwickler sie für spezifische Aufgaben überarbeitet. Das Modell nutzt insgesamt 1,3 Milliarden Parameter, was laut den Entwicklern entscheidend für die hohe Leistungsfähigkeit ist.
Laut Microsoft Research AI for Science kann die KI nicht nur Wettervorhersagen erstellen, sondern hilft der Wissenschaft auch dabei, ihr Verständnis über die unterschiedlichen Prozesse in der Erdatmosphäre zu verfeinern.
Zudem ist Aurora die erste KI, die die globale Luftverschmutzung prognostizieren kann. Sie benötigt lediglich unter eine Minute, um eine Prognose der kommenden fünf Tage zu erstellen und ist damit deutlich schneller als der konventionelle Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) des European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF).
Wettervorhersagen für die gesamte Erde kann Aurora für einen Zeitraum von zehn Tagen erstellen. Dies ist nicht nur deutlich länger als bei konventionellen Systemen, sondern benötigt auch weniger Rechenleistung. Schätzungen von Microsoft Research AI for Science gehen davon aus, dass Aurora eine rund 5.000-mal höhere Rechengeschwindigkeit besitzt als numerische Modelle.
arXiv, doi: 10.48550/arXiv.2405.13063
