Seit Jahrtausenden versuchen die Menschen, das Wetter vorherzusagen und möglichst genaue Prognosen darüber abzugeben, wie sich die Temperaturen, Niederschläge, Winde und vieles mehr in den nächsten Tagen entwickeln werden. Heute werden dafür modernste Technologien eingesetzt, die aber noch immer ihre Grenzen haben und weiter verbessert werden können. Google hat in der Wettervorhersage nun ein neues Feld für die Künstliche Intelligenz entdeckt und kann bereits erste Erfolge in der Kurzzeitprognose vermelden.
Wer die Wettervorhersage aufmerksam verfolgt, kann manchmal den Eindruck bekommen, dass die Wetterfrösche bei den Dienstleistern lediglich munter würfeln und die Prognosen durch eine Glaskugel und den erhobenen Daumen im Wind erstellen. Jeder dürfte die Situation des prognostizierten Regens kennen, der sich dann tatsächlich als warmer Sonnenschein herausstellt – umgekehrt natürlich genauso. Je weiter die Prognose in der Zukunft liegt, desto „schlimmer“ wird das Ergebnis. Und das hat seine Gründe.
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Die Wettervorhersage ist längst eine Wissenschaft für sich und arbeitet mit gewaltigen Datenmengen, die erst einmal verarbeitet werden wollen. Laut einem Artikel im Google-Blog fallen allein für die Wetterprognose von Nordamerika jeden Tag 100 Terabyte Daten an, die von Supercomputern ausgewertet werden. Diese spucken dann nach einer Berechnungsdauer von etwa 5-6 Stunden eine Prognose basierend auf diesen Daten aus. Das Problem dabei ist allerdings, dass diese Prognose vollkommen druckfrisch eben schon wieder mindestens 6 Stunden alt ist und aufgrund der Zeitspanne nicht häufiger als 4-5 mal pro Tag aktualisiert werden kann.
Googles KI-Team hat sich nun genau mit dieser Lücke beschäftigt und möchte Prognosen für die folgenden 0-6 Stunden herausgeben, die noch dazu sehr viel genauer sind als die bisherigen Vorhersagen. Dazu nutzt man Machine Learning und setzt auf das bewährte Prinzip der massenhaften Mustererkennung. Am Beispiel von Wolken und Niederschlag hat sich gezeigt, dass die von Google entwickelte Technologie lediglich zwei bis drei Wolkenbilder benötigt (-60 Minuten, -30 Minuten und JETZT) und daraus berechnen kann, wie sich es in den kommenden fünf bis sechs Stunden entwickelt – und das ohne jegliche Berücksichtigung weiterer klimatischer Daten.
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Klassische Prognosen | der tatsächliche Niederschlag | Googles KI-Prognosen
In obigem Beispiel ist zu sehen, dass Googles System eine exaktere und auch detailliertere Prognose erstellen kann, als es bisher von den Wetterfröschen möglich war. Dazu kommt, dass die klassische Prognose einen Raster von 5 Kilometer besitzt, während Googles System ein 1 Kilometer-Raster verwenden und den Wolkenflug inklusive einer Regenprognose mit einem maximalen Spielraum von 5-10 Minuten vorhersagen kann. Durch diese ersten Testläufe erhofft man sich verbesserte Ergebnisse beim Nowcasting, also der Prognose der kommenden Minuten und Stunden.
Zur Ehrenrettung der Wetterfrösche muss man sagen, dass Googles System nur sehr kurzzeitig exakte Werte liefern kann. Nach etwa 5-6 Stunden nimmt die Qualität der Daten rapide ab und die Prognosen sind nicht mehr zuverlässig – und genau ab dieser Zeitspanne kommen dann schon wieder die klassischen Vorhersagen ins Spiel. Dementsprechend sieht sich Google nicht als Konkurrenz, sondern als Ergänzung, die vor allem notwendige Kurzzeitprognosen liefern kann. Wenn Menschen in Gefahr sind, lassen sich Evakuierungen oder Warnungen sehr viel besser planen – und genau dafür soll es dann auch irgendwann zum Einsatz kommen.
Bisher wird dieses System noch nicht in der Praxis eingesetzt, aber es zeigt sich, dass KIs und Machine Learning in sehr vielen Bereich des Lebens hilfreich sein können. Viele weitere Details findet ihr im Google AI-Blog. Wirklich ein interessantes Thema.
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