Künstliche Intelligenz im Mittelpunkt der Regionalprognose
Seit Januar 2024 arbeiten das Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM) und das LabIA von Météo-France gemeinsam an einem ehrgeizigen Projekt: die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in die regionale Wettermodellierung. Obwohl sich die KI bereits für großräumige Vorhersagen bewährt hat, stellt ihre Anwendung auf feinere Skalen, wie sie vom AROME-Modell verarbeitet werden, eine völlig neue Innovation dar.
Das Ergebnis? Ein erster Prototyp eines Modells auf der Grundlage von Deep Learning, das Wetterereignisse auf regionaler Ebene vorhersagen kann, mit bereits vielversprechenden Ergebnissen.
Die Methode des tiefen Lernens
Traditionelle Wettermodelle wie AROME stützen sich auf komplexe physikalische Gleichungen, um das Verhalten der Atmosphäre zu simulieren. Das KI-basierte Modell verfolgt dagegen einen anderen Ansatz: Es lernt anhand großer Datensätze, Beziehungen zwischen dem aktuellen Zustand der Atmosphäre und ihrer zukünftigen Entwicklung herzustellen, ohne dass explizites physikalisches Wissen erforderlich ist.
Diese als Deep Learning bezeichnete Methode nutzt neuronale Netze, um riesige Datenmengen zu verarbeiten und konsistente Prognosen zu liefern.
Eine interessante Präzisierung
Die Forscher testeten den Prototypen an vergangenen Wetterereignissen, wie den schweren Gewittern am 18. Juni 2023. Vergleiche zwischen den Vorhersagen des AROME-Modells und denen des IA-Modells zeigen sehr ähnliche Ergebnisse und bestätigen die Fähigkeit des IA-Modells, die Entwicklung von Wetterstrukturen genau vorherzusagen.
Laure Raynaud, Forscherin am CNRM, betont:
"Unsere Arbeit bestätigt die Fähigkeit dieser neuen Modelle, die Wetterstrukturen konsequent weiterzuentwickeln. "
Vielversprechende Aussichten für die lokale Meteorologie
Obwohl sich dieses Modell noch in der Experimentierphase befindet, könnten seine Anwendungen die Wettervorhersage revolutionieren. Durch die Verringerung des Bedarfs an komplexen physikalischen Berechnungen könnten KI-gestützte Modelle schnellere Vorhersagen ermöglichen und dabei die Genauigkeit beibehalten oder sogar verbessern.
Letztendlich könnten diese Technologien die Art und Weise, wie Prognosen erstellt werden, verändern, indem sie sich noch besser an regionale Besonderheiten und Extremereignisse anpassen.
