GraphCast – DeepMinds KI-Modell für Wettervorhersagen

GraphCast: Schnelle und präzise globale Wettervorhersagen mit einem KI-Modell

• GraphCast ist ein in einem wissenschaftlichen Journal veröffentlichtes aktuelles KI-Modell, das Wettervorhersagen für 10 Tage mit hoher Genauigkeit in weniger als einer Minute liefert.
• Im Vergleich zum bisherigen Goldstandard, dem HRES-System, erstellt es mittelfristige Wettervorhersagen schneller und präziser.
• GraphCast sagt die Zugbahn von Zyklonen, mit Überschwemmungsrisiken verbundene atmosphärische Flüsse sowie das Auftreten extremer Temperaturen voraus und ermöglicht damit Frühwarnungen vor extremen Wetterereignissen.

Die Herausforderung globaler Wettervorhersagen

• Mittelfristige Wettervorhersagen sind unverzichtbar, um wichtige Entscheidungen in vielen Bereichen zu unterstützen – von erneuerbaren Energien bis zur Event-Logistik –, lassen sich jedoch nur schwer genau und effizient erstellen.
• Die herkömmliche numerische Wettervorhersage (NWP) übersetzt physikalische Gleichungen in Computeralgorithmen, die auf Supercomputern ausgeführt werden.
• GraphCast lernt aus jahrzehntelangen historischen Wetterdaten und modelliert die Ursache-Wirkungs-Beziehungen, durch die sich das Wetter auf der Erde entwickelt.

GraphCast: Ein KI-Modell für Wettervorhersagen

• GraphCast ist ein Wettervorhersagesystem auf Basis von Machine Learning und Graph Neural Networks (GNNs).
• Es erstellt Vorhersagen in hoher Auflösung (0,25 Grad Längen-/Breitengrad) an mehr als einer Million Grid-Points, die die Erdoberfläche abdecken.
• GraphCast erzeugt auf einer einzelnen Google-TPU-v4-Maschine eine 10-Tage-Vorhersage in weniger als einer Minute und ist damit deutlich effizienter als bisherige Verfahren.

Bessere Warnungen vor extremen Wetterereignissen

• GraphCast kann schwere Wetterereignisse früher als bestehende Modelle erkennen, was durch bessere Vorbereitung Leben retten und die Auswirkungen auf Gemeinschaften verringern kann.
• Mithilfe eines Zyklon-Trackers sagt GraphCast die Bewegung von Zyklonen genauer voraus als das HRES-Modell.
• Die Fähigkeit, atmosphärische Flüsse und extreme Temperaturen vorherzusagen, kann in Verbindung mit einem KI-Modell zur Hochwasservorhersage bei der Planung von Notfallmaßnahmen helfen.

Die Zukunft des Wetters mit KI

• GraphCast ist derzeit das weltweit präziseste System für globale 10-Tage-Wettervorhersagen und wird sich mit dem Klimawandel weiterentwickeln und verbessern.
• Um KI-basierte Wettervorhersagen leichter zugänglich zu machen, wird der Modellcode als Open Source bereitgestellt.
• Zusammen mit anderen hochmodernen Wettervorhersagesystemen von Google DeepMind und Google Research wird der Einsatz von KI in der Wettervorhersage Milliarden Menschen im Alltag zugutekommen.

Meinung von GN⁺

Der wichtigste Punkt in diesem Artikel ist, dass das KI-Modell GraphCast im Vergleich zu bestehenden Wettervorhersagesystemen deutlich schnellere und präzisere mittelfristige Wettervorhersagen liefert. Da extreme Wetterlagen infolge des Klimawandels häufiger auftreten, kann dies maßgeblich dazu beitragen, die Sicherheit von Menschen und den Schutz von Eigentum zu verbessern sowie wichtige Entscheidungen in Wirtschaft und Gesellschaft zu unterstützen. Die Veröffentlichung des GraphCast-Codes als Open Source bietet Wissenschaftlerinnen, Wissenschaftlern und Wettervorhersagenden weltweit die Möglichkeit, diese Technologie zu nutzen und damit Milliarden Menschen im Alltag Vorteile zu bringen. Dank der hohen Geschwindigkeit und Genauigkeit dürfte diese Technologie die Wettervorhersage grundlegend verändern – eine spannende Entwicklung für alle, die sich für Wetter interessieren.

[kuroneko]

Ich hatte eigentlich vor, eine Zusammenfassung zu schreiben, aber GN+ entwickelt sich immer weiter. Wie auch die Meinungen auf HN unten zeigt es die Inhalte sehr sauber aufbereitet.
Inzwischen ist es vielleicht sogar besser, als selbst direkt eine Zusammenfassung zu schreiben. +_+

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Entwicklung einer Open-Source-Wetter-API

  Für Menschen, die historische Wetterdaten für ML-Training und Vorhersagen benötigen, wurde eine Open-Source-Wetter-API entwickelt, die Wetterdaten fortlaufend speichert. Wenn man vergangene und prognostizierte Daten mehrerer numerischer Wettermodelle mit ML kombiniert, kann man eine bessere Vorhersageleistung als mit einzelnen Modellen erreichen. Da jedes Modell physikalisch begrenzt ist, wird erwartet, dass das daraus resultierende ML-Modell stabil ist.

• Vorstellung des GraphCast-Modells

  GraphCast verwendet nur zwei Datensätze als Eingabe: den Wetterzustand von vor 6 Stunden und den aktuellen Wetterzustand. Das Modell sagt dann das Wetter 6 Stunden in der Zukunft voraus und wiederholt diesen Prozess in 6-Stunden-Schritten, um hochmoderne Vorhersagen für bis zu 10 Tage zu liefern.

• Verwirrung rund um Google

  Ich bin immer noch verwirrt über die Unterscheidung zwischen Google, Google Research und DeepMind. Google Research hat vor zwei Wochen eine Ankündigung zu einer 24-Stunden-Vorhersage gemacht, auf die auch in der heutigen GraphCast-Ankündigung verwiesen wird.

• Bedeutung lokaler Wettervorhersagen

  In manchen Ländern sind lokale kurzfristige Regen-/Schauervorhersagen unverzichtbar. Es ist interessant zu sehen, wie ungenau Radarvorhersagen oft sind. Apps zeigen zwar Radardaten und historische Daten und liefern Prognosen, aber die Vorhersagen sind absurd. Warum „AI“ das verbessern könnte, liegt auf der Hand. Lokale Niederschlagsvorhersage ist ein anderes Problem als globale Vorhersage.

• Fortschritte bei Wettervorhersagen durch Tech-Unternehmen

  Die Fortschritte im Bereich Wettervorhersage sind erstaunlich, und es ist spannend zu sehen, wie große Tech-Unternehmen in dieses Feld einsteigen. Apple hat vor einem Jahr vom The Weather Channel auf eigene Vorhersagen umgestellt. Mit AI bessere Wettervorhersagen zu erzeugen, passt perfekt zu Google, und ich erwarte, dass das in die Wetter-App integriert wird.

• Beeindruckende Leistung eines Modells mit nur einer GPU

  Ein Modell, das mit einer einzelnen GPU Modelle übertrifft, die auf den größten Supercomputern der Welt laufen. Nicht nur die Modellgewichte, sondern alles ist vollständig Open Source. Auch die Trainings-/Eingabedaten sind vergleichsweise einfach. Die aktuelle Version ist unter den derzeitigen Engineering-Beschränkungen praktisch die größtmögliche, hat aber in Zukunft das Potenzial, mit mehr Rechenressourcen und höher aufgelösten Daten deutlich weiter skaliert zu werden.

• Zweifel am Genauigkeitsvergleich

  Ich kann kein Zitat zum Genauigkeitsvergleich finden. Angesichts der Datenmenge und der Komplexität des Fachgebiets braucht es eine detailliertere Analyse der Leistung im Vergleich zu anderen Modellen. Als erster Mitarbeiter bei Solcast habe ich über vier Jahre lang an einem „Nowcast“-System gearbeitet, mit Fokus auf Solarstrahlung und Wolkentrübung, und es später mit einer neuen Satellitengeneration und unter Nutzung von NWP-Modellen auf alle Aspekte des Wetters ausgeweitet. Solcast nutzte ML als Teil des Systems, aber operativ gehört viel mehr dazu, um genaue und verlässliche Vorhersagen zu produzieren. Zum Beispiel wäre ein direkter Wechsel von etwas wie ECMWF zu dieser Black Box zumindest vermessen. Kurz bevor ich Solcast verließ, sagte ich, dass ihr größter Konkurrent wahrscheinlich kein anderes bestehendes Wetterunternehmen sein würde, sondern große Tech-Unternehmen wie Amazon/Google/Microsoft. Amazon hat in den vergangenen Jahren Unternehmen rund um stromverbrauchsbezogenes IoT übernommen, und es scheint, als würde AI stark in diesen Bereich vordringen.

• Hohe Ausführungsgeschwindigkeit von ML-Modellen

  Ich verfolge globale ML-Wettermodelle. Schon die Tatsache, dass sie überhaupt Vorhersagen machen können, ist extrem beeindruckend. Während numerische Wettervorhersagemodelle auf riesigen Supercomputern Stunden brauchen, um die ganze Welt zu berechnen, laufen diese ML-Modelle in Minuten oder Sekunden. Das hat enormes Potenzial für operative Vorhersagen.

• Dienst für Niederschlagsdaten bestimmter Tage

  Ich habe einen Dienst aufgebaut, der den Tag mit dem wenigsten Regen in den vergangenen 10 Jahren anzeigt. Ideal, um für jeden Ort und jeden Monat das perfekte Hochzeitsdatum zu finden.

• Unsicherheit bei Wettervorhersagen

  Gibt es, abgesehen von der Schwierigkeit der Berechnung oder der genauen Messung des aktuellen Zustands, einen Grund zu glauben, dass Wetter unvorhersagbar ist? Wenn man mit ausreichenden Ressourcen messen und rechnen könnte, müsste man dann theoretisch nicht das tägliche Wetter in 10 Jahren vorhersagen können? Oder gibt es darin eine inhärente „Zufälligkeit“?