Wie KI Wettervorhersagen verbessert

Author Andy Chen | Mrz 4, 2024 | KI, Alle, Hervorgehoben

Da Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in der Lage werden, genauere Vorhersagen zu treffen, müssen Unternehmen Datenspeicherlösungen einführen, um mit den Anforderungen dieser Technologien Schritt zu halten.

Wettervorhersagen sind seit langem ein anspruchsvolles Unterfangen, da die Atmosphäre ein komplexes und chaotisches System ist. Jahrhundertelang basierten Vorhersagen auf einfachen Heuristiken und Extrapolationen früherer Beobachtungen, doch das Aufkommen von Doppler-Radar, Computermodellen und Wettersatelliten im 20. Jahrhundert revolutionierte das Gebiet. Diese Technologien haben es Meteorologen ermöglicht, die Dynamik der Atmosphäre besser zu verstehen und genauere Vorhersagen über zukünftige Wetterbedingungen zu treffen.

Mit fortschreitender Technologie werden Wettervorhersagen immer besser und genauer. Heute verfügen wir über eine bessere Rechenleistung als je zuvor sowie über eine verbesserte Datenmodellierung und eine zunehmende Verbreitung von Datenpunkten von Geräten auf der ganzen Welt. Wir verfügen über leistungsstarke Datenanalysen und maschinelles Lernen. Diese Technologien sind allesamt Komponenten, die es Lösungen der künstlichen Intelligenz (KI) ermöglichen, komplexe Muster zu erkennen und beeindruckende Vorhersagen zu treffen. Mithilfe der besten verfügbaren Technologie hat KI großes Potenzial, große Fortschritte bei der Genauigkeit und Präzision von Prognosen zu erzielen.

Schauen wir uns genauer an, wie KI die Wettervorhersage verändert.

Die Rolle der KI bei der Wettervorhersage

KI ist in der Lage, große Datensätze zu verarbeiten und daraus Rückschlüsse auf eine Weise zu ziehen, die sich von der Standardberechnung unterscheidet. Während Computer Daten verarbeiten und auf der Grundlage dieser Informationen Berechnungen durchführen können, kann KI noch einen Schritt weiter gehen und Schlussfolgerungen ziehen, die noch nicht in den Daten enthalten sind. Denn KI-Systeme können aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden, was es ihnen ermöglicht, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, die für Menschen schwer zu erkennen wären. Diese Fähigkeit, große Datenmengen zu verstehen, ermöglicht es der KI, übermenschliche Leistungsniveaus zu erreichen.

Sobald eine KI-Anwendung eingerichtet ist, kann sie weiterhin Informationen sammeln und durch maschinelles Lernen daraus lernen. Die KI kann Daten rund um die Uhr beobachten und analysieren, ohne dass menschliche Mitarbeiter eingreifen müssen. Diese kontinuierliche Analyse liefert der KI riesige Datenmengen, aus denen sie lernen kann, wodurch sie ihre Vorhersagen im Laufe der Zeit verbessern kann. Je mehr die KI lernt, desto intelligenter und genauer werden ihre Vorhersagen. Diese Fähigkeit, im Laufe der Zeit zu lernen und sich zu verbessern, ist einer der Hauptvorteile der KI gegenüber herkömmlichen Methoden der Wettervorhersage.

Da das Wetter tatsächlich Muster hat, lernt die KI nach und nach, welche aktuellen Bedingungen zu welchen Wetterereignissen führen, und berücksichtigt dabei auch Informationen über Anomalien aus diesen Mustern – wann sie auftreten und was danach passiert. Durch diesen maschinellen Lernprozess und die Datenanalyse kann das KI-System in Zukunft präzisere und genauere Vorhersagen treffen als Menschen. Das ist immens wertvoll, denn je früher Beamte die Öffentlichkeit auf einen möglicherweise verheerenden Sturm oder Tornado aufmerksam machen können, desto besser können sich die Menschen und ihre Häuser vorbereiten und das Gebiet verlassen, um Verletzungen und Sachschäden oder in manchen Fällen sogar Todesfälle zu reduzieren.

Während sich die aufregendsten Möglichkeiten von KI in der Wettervorhersage größtenteils noch im experimentellen Stadium befinden, ist die Integration von KI in bestehende numerisch-basierte Vorhersagemodelle auch vielversprechend und potenziell wertvoll. Einige Unternehmen testen die Ergebnisse des Hinzufügens neuer, komplexer Datenpunkte zu bestehenden Modellen, die die Modelle aufgrund der Datendichte zuvor nicht verwenden konnten. Zu diesen Informationen können von Satelliten gemessene Daten wie Wasserdampf, Wolkendecke und atmosphärische Winde gehören. Durch den Einsatz von KI zum Analysieren dieser dichten Daten und zum Kombinieren mit den Ergebnissen von Vorhersagen aus Standardmodellen können diese Vorhersagen noch genauer und präziser werden.

Ein weiterer Bereich, in dem KI wirklich herausragend ist, ist das, was die Branche „Nowcasting“ nennt, also die Vorhersage der Wetterbedingungen für die nächsten Stunden. A Fast Company-Artikel Kürzlich wurde berichtet, dass „das KI-Unternehmen DeepMind ein Deep-Learning-Tool entwickelt hat, das bestehende physikbasierte Modelle bei der Vorhersage von Regen in den nächsten anderthalb Stunden übertrifft.“

Der Einsatz von KI in der Wettervorhersage wird mit zunehmender Weiterentwicklung und Reife der anwendbaren Technologien und mit der Entwicklung der richtigen Werkzeuge durch Forscher immer häufiger eingesetzt. Wenn die heutigen Fünf-Tage-Prognosen nur zu 80% genau sind, Branchenexperten schätzen, dass KI diesen Anteil bis 2030 deutlich steigern wird.

KI erfordert eine robuste und leistungsstarke Datenspeicherung

Mit zunehmender Verbreitung von KI in der Wetterbranche wird sich dies auch auf den Ansatz einer Wetterorganisation zur Datenspeicherung auswirken. KI kann enorme Datenmengen verarbeiten und daher erfordern KI-Anwendungen leistungsstarke Speicherlösungen, die mithalten können. Unternehmen benötigen Datenspeicher, der Folgendes bietet:

- - Hochleistung – Geringe Latenz und hoher Durchsatz sind hier wichtige Faktoren. Eine höhere Leistung ermöglicht es Forschern, Projekte schneller und effizienter abzuschließen.
  - Einfache Skalierbarkeit – KI-Projekte können klein beginnen, beispielsweise während einer Entwicklungsphase oder eines Konzeptnachweises, der einen kleinen Datensatz enthält, den Forscher zum Trainieren und Verfeinern ihrer Algorithmen verwenden können. Sobald die KI-Anwendung jedoch fertig ist, wird das Datenvolumen wahrscheinlich in die Höhe schnellen. Die Skalierbarkeit sollte einfach und schnell sein.
  - Hohe Verfügbarkeit – Viele KI- und maschinelle Lernprojekte laufen tage-, wochen- oder monatelang rund um die Uhr. Die Datenspeicherung muss hochverfügbar sein, da diese Systeme nicht auf die benötigten Daten warten müssen.
  - Starke Sicherheit – Der Zugriff auf den Datenspeicher sollte durch Authentifizierungs- und Autorisierungsprotokolle kontrolliert werden. Daten sollten verschlüsselt sein und Funktionen wie Datensperre und Fernlöschung von Daten sind ebenfalls sinnvoll für den Fall, dass ein Speichergerät in die falschen Hände gerät.
  - Elastizität – Die Datenspeicherung für KI-Projekte sollte niemals anfällig für einen Single Point of Failure sein. Eine gute Wahl sind fehlertolerante Speicherlaufwerke mit Selbstreparaturfunktionen.

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Die Speicherlösungen von Phison lösen vier Hauptprobleme, die heute in KI-Anwendungen vorherrschen:

Riesige Datensätze – KI braucht schnellen und zuverlässigen Zugriff auf große Informationsmengen
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Hohe GPU-Anforderungen – Die Rechenleistung und Stabilität von GPUs sind für die meisten KI-Berechnungen entscheidend
Festplattenbeschränkungen – Die mechanischen Teile von Festplatten erschweren es, mit den Geschwindigkeits- und Konsistenzanforderungen von GPUs und CPUs Schritt zu halten

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