Durchbruch: Schnellere Wetter- und Klimavorhersagen mit neuem hybridem Rechenmodell
Google, DeepMind und das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage haben ein neues Modell entwickelt. Es rechnet besser und schneller, kommt aber mit weniger Rechenressourcen aus als bisherige Modelle.
Eine neue KI-basierte Methode verspricht, Wetter schneller und präziser als bisher vorherzusagen. Forschende von Google, DeepMind und dem Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage haben damit einen lang erwarteten Durchbruch erzielt. Wenn nun hybride Modelle physikalische Methoden mit datengetriebenen Ansätzen kombinieren, werden bessere Wettervorhersagen möglich. zeigt die heute im Fachjournal Nature veröffentlichte Studie „Neural general circulation models for weather and climate“.
Experten: „Revolution“ und „Kulturwandel“
Niklas Boers, Professor für Erdsystemmodellierung an der Technischen Universität München, spricht von einer „Revolution in der Atmosphärenmodellierung“. Peter Knippertz, Meteorologie-Professor am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), sieht einen „Kulturwandel“, bei dem Physiker erkennen, „dass man auch mit cleverer Statistik weit kommen kann, solange es ausreichend qualitativ hochwertige Daten als Grundlage gibt“.
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