KI ist nicht bereit, die Wettervorhersage zu übernehmen


(Foto: Mark König/Unsplash)
Da es so einfach ist, auf die neueste Wettervorhersage zuzugreifen – viele von uns haben unsere lokalen Wettervorhersagen auf ihrem Smartphone-Startbildschirm oder sogar auf unseren intelligenten Thermostaten angezeigt – könnte man leicht davon ausgehen, dass die meisten meteorologischen Vorhersagen vollständig automatisiert sind. Wie sich herausstellt, ist dies bei weitem nicht der Fall.

Ein kürzlich von Wired veröffentlichter Bericht zeigt, dass viele Wettervorhersagen zwar von komplizierten Computeralgorithmen unterstützt werden, aber Menschen immer noch einen Großteil der Beinarbeit leisten. Wir verlassen uns derzeit auf die Satelliten GOES-16 und -17 (AKA die neuesten geostationären Satelliten) sowie auf das Global Forecasting System (GFS) und das European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), um das Wetter genauer vorherzusagen als je zuvor. Aber trotz mehrerer Jahrzehnte computergestützter automatischer Vorhersageentwicklung sind von Menschen betriebene (oder zumindest von Menschen verbesserte) Vorhersagen, die durch diese Technologien unterstützt werden, zugänglicher und genauer als ihre KI-Gegenstücke.

GEHT 16. (Foto: NASA)

Wie in vielen anderen Vertikalen steht eine vollautomatisierte meteorologische Zukunft vor vielen Hindernissen. Die allein durch KI erstellte Wettervorhersage würde enorme Mengen an Rechenleistung erfordern, wie sie beispielsweise von Exascale- Computern bereitgestellt wird, einer Kategorie von Supercomputern, die 10 18 Berechnungen pro Sekunde verarbeiten können. Drei Exascale-Computer werden derzeit in den USA entwickelt, wobei der erste – der Aurora-Supercomputer des Argonne National Laboratory – noch dieses Jahr in Betrieb gehen soll, aber die Meteorologie ist nicht der einzige Forschungsbereich, der die Leistungsfähigkeit von Aurora erleben wird. Eine genaue Wettervorhersage wird auch durch den unvermeidlichen vollständigen Einsatz von 5G gefährdet, bei dem Funkstörungen die Fähigkeit lebenswichtiger Satelliten, den Wasserdampfgehalt zu beobachten, beeinträchtigen könnten. Die Wettervorhersage beruht teilweise auf der Überwachung der 23,8 GHz-Signale, die von Wasserdampf ausgesandt werden.

Eine Lösung für dieses Problem besteht darin, mehr Geräte im C-Band mit geringerer Leistung, aber größerer Reichweite einzusetzen. Die für mmWave 5G verwendeten 24 GHz-Signale bieten eine höhere Leistung, aber eine schwächere Reichweite, wie in dieser PCMag-Geschichte von 2019 beschrieben. 5G-Signale im Bereich 3 GHz – 7 GHz stören die zukünftige Wettervorhersage nicht.

In der Zwischenzeit fehlt computergenerierten Vorhersagen der nötige Geschmack, um sich effektiv auf eine Katastrophe vorzubereiten. Während algorithmische Modelle bei der Vorhersage von mildem Wetter im Allgemeinen genauer und effizienter sind als Menschen, produzieren Menschen konsistenter genaue Vorhersagen in Bezug auf schlechtes Wetter (wobei letzteres wohl wichtiger ist, um richtig zu sein). Eine Analyse von zwei Jahrzehnten von Vorhersagen des Human-, GFS- und North American Mesoscale Forecast Systems (NAM) zeigte, dass der Mensch die beiden beliebtesten Modelle der Welt in der Kategorie „schlechtes Wetter“ zwischen 20 und 40 Prozent der Zeit übertraf. In anderen Fällen konnten Menschen der automatisierten Führung einen Mehrwert verleihen, indem sie die Vorhersagen des Algorithmus als Grundlage für detailliertere Vorhersagen nutzten.

All dies soll nicht heißen, dass automatisierte Prognosen nicht wertvoll sind. Stattdessen wird den Studenten der Meteorologie von heute beigebracht, Selbstgefälligkeit zu bekämpfen, indem sie lernen, ihre Vorhersagen mit Echtzeit- und historischen Daten zu verteidigen. „Es gibt ein altes Sprichwort, dass ‚alle Modelle falsch sind, einige sind nützlich'“, sagte der Meteorologe Shawn Milrad, ein Ausbilder am Embry-Riddle Aeronautical College, gegenüber Wired. „Selbst wenn es eine großartige Vorhersage ist, wird sie ein wenig falsch sein. So können Sie diesem Modell einen Mehrwert verleihen.“

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