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pte20210802004 Umwelt/Energie, Technologie/Digitalisierung

KI erlaubt Wetterprognose für zehn Tage

Wissenschaftler der Ocean University of China trainieren neues System mit Deep-Learning-Ansatz


Regenkarte für die chinesische Provinz Henan (Grafik: data.cma.cn/en)
Regenkarte für die chinesische Provinz Henan (Grafik: data.cma.cn/en)

Qingdao (pte004/02.08.2021/06:15) -

Am nächsten Vormittag soll es laut Wetterbericht regnen. Stattdessen scheint die Sonne. Die Meteorologen haben sich am falschen „Wettermodell" orientiert. Mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning, also maschinellem Lernen nach dem Vorbild der menschlichen Gehirnfunktion sollen solche Fehler nicht mehr vorkommen, mehr noch: Selbst Prognosen für die nächsten zehn Tage sollen künftig stimmen.

„Genaue Wettervorhersagen sind entscheidend für viele Bereiche wie Transport, Landwirtschaft und Wasserressourcenmanagement", sagt Lei Han, Professor für Informationswissenschaft und -technik an der Ocean University of China http://eweb.ouc.edu.cn/ in Qingdao, der auch am am Institute of Urban Meteorology der China Meteorological Administration http://www.cma.gov.cn/en2014/ forscht. Han leitet die Forschergruppe, die das neuartige Prognosemodell entwickelt hat.

[b]Vier Wettervariable reichen[/b]

Es handelt sich um ein Computernetzwerk, das an Hand von vier Wettervariablen - Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und -richtung - aus zweimal täglich veröffentlichten Daten des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersagen (ECMWF) lernt, das Wetter präzise vorherzusagen. Die Forscher wurden von einem Deep-Learning-Netzwerk namens U-net inspiriert, das biomedizinische Bilder segmentiert, um präzisere und detailliertere Informationen zu erhalten. Sie nannten ihre Version CU-net. Das Netzwerk spürt in den Daten Ähnlichkeiten und Unterschiede auf und lernt, wie sie sich gegenseitig beeinflussen.

[b]Training des Netzwerks dauerte zehn Jahre[/b]

Han und sein Team begannen 2005 mit dem Training ihres Netzwerks. Zehn Jahre später prüften sie dessen Fähigkeit an Hand des realen Wetters in den Jahren 2017 und 2018. „Die hier gewonnenen Erkenntnisse können direkt zu einer innovativen Diagnostik für Wetter- und Klimavariabilität führen, wie wir sie uns vor der Ära der Künstlichen Intelligenz nie vorstellen konnten", sagt Haonan Chen, Professor für Elektro- und Computertechnik an der Colorado State University, der an der Entwicklung beteiligt war. „Wir werden KI als den Game Changer in der Erdsystemforschung sehen", fügt er hinzu.

(Ende)
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