MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Deepmind, das KI-Forschungslabor von Google, hat eine neue Technologie präsentiert, die Wettervorhersagen präziser und ressourcenschonender macht.
Googles KI-Labor Deepmind hat mit seinem neuen Modell GenCast einen bedeutenden Meilenstein in der Wettervorhersage erreicht. Laut einem Blogeintrag des Unternehmens übertrifft GenCast bestehende Modelle, darunter das des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW), in Genauigkeit und Effizienz. Die Technologie basiert auf Künstlicher Intelligenz und ermöglicht es, das Wetter für bis zu 15 Tage präzise vorherzusagen – und das mit minimalem Ressourceneinsatz.
Das Modell wurde mithilfe von Wetterdaten aus den letzten vier Jahrzehnten trainiert. Diese Daten stammen aus den Archiven des EZMW und reichen bis zum Jahr 2018. Mit diesen Informationen konnte GenCast globale Wettermuster lernen. In Tests mit Wetterdaten des Jahres 2019 lieferte das Modell in über 97 Prozent der Fälle bessere Vorhersagen als das derzeitige Spitzenmodell des EZMW. Während der Einsatz eines Supercomputers bei der etablierten Technologie mehrere Stunden Rechenzeit beansprucht, benötigt GenCast lediglich acht Minuten auf einem einzelnen Tensor-Prozessor der fünften Generation von Google.
Ein weiterer Durchbruch wurde in der Reichweite erzielt. Vor einem Jahr reichten die Vorhersagen nur für 10 Tage in die Zukunft, nun sind es 15 Tage. Die Forscher planen, die Vorhersagen bald in Echtzeit zugänglich zu machen, sodass sie in bestehende Systeme integriert werden können. Ihre Ergebnisse wurden kürzlich im Fachmagazin *Nature* veröffentlicht.
Diese Fortschritte unterstreichen die Rolle von Künstlicher Intelligenz bei der Lösung globaler Herausforderungen, wie etwa der präziseren und schnelleren Wettervorhersage.
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