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Les prévisions météorologiques de l’IA présentent de dangereuses faiblesses.

Les prévisions météorologiques de l’IA présentent de dangereuses faiblesses.

2024-04-27 11:00:00

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Die Wettervorhersage ist ein aufwendiges Geschäft. Sie basiert auf Modellen der Erde, die man sich wie ein dreidimensionales Gitternetz auf dem Globus vorstellen kann. Etwa alle 13 Kilometer gibt es eine Reihe von Gitterpunkten in unterschiedlichen Atmosphärenschichten, vom Boden bis in 75 Kilometer Höhe. Macht zusammen 354 Millionen Punkte, an denen Daten zur Temperatur, dem Luftdruck und der Luftfeuchte das aktuelle Geschehen abbilden.

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Die Modelle lösen an jedem dieser Punkte komplexe physikalische Gleichungen und berechnen somit, wie sich an diesem Ort die Luftströmungen und Temperaturen –also das Wetter in einigen Tagen – entwickeln könnte.  Diese Vorhersagen sind  aufwendig zu berechnen und erfordern schnelle Computer. Der Deutsche Wetterdienst beispielsweise betreibt in seinem Rechenzentrum in Offenbach einen der 100 leistungsstärksten Computern der Welt.

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KI verändert die Wettervorhersage

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Doch seit zwei Jahren macht die Künstliche Intelligenz der klassischen Methode Konkurrenz. „KI verändert die Wettervorhersage vor unser aller Augen“, sagt der englische Meteorologe Andrew Charlton-Perez von der University of Reading. Die KI-Systeme, genauer gesagt die Verfahren zum maschinellen Lernen, haben die Forscher mit historischen Wetterdaten trainiert, um die Witterung der folgenden Tage vorherzusagen. Sie kommen dabei ohne das explizite Modell der Erde aus und benötigen, nachdem sie einmal trainiert wurden, viel weniger Rechenleistung als die herkömmlichen Methoden. „Wir haben jetzt mehrere Systeme, die in wenigen Minuten globale Zehn-Tage-Vorhersagen erstellen können“, bringt es der Meteorologe auf den Punkt.

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Aber wie genau sind die Prognosen der KI? Das wollte Charlton-Perez gemeinsam mit einigen Kollegen herausfinden und wendete sich dafür einem Extremereignis zu: Die Forscher schauten auf das Sturmtief Emir zurück. Der Orkan wütete Ende 2023 in Europa. Vom Vereinigten Königreich bis nach Italien gab es schwere Schäden, mehrere Menschen starben, in weiten Teilen Frankreichs fiel der Strom aus.

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Die Forscher ließen nun vier KI-Systeme diesen Sturm mit den damaligen Daten vorhersagen. Es handelte sich unter anderem um Programme von Googles KI-Schmiede Deepmind, des Chipherstellers Nvidia und des chinesischen Telekommunikationsunternehmens Huawei.

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Die Künstliche Intelligenz übersieht entscheidende Details

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Die Ergebnisse fielen gemischt aus. Einerseits sagten alle KI-Verfahren die Bahn des Sturms und die Tatsache, dass er rapide stärker wurde, gut voraus. Auch die treibenden Kräfte in der Atmosphäre waren in den KI-Prognosen korrekt beschrieben, schreiben die Wissenschaftler in „npj Climate and Atmospheric Science“. Das habe die Künstliche Intelligenz trotz der Tatsache geschafft, dass Stürme mit ähnlichen Eigenschaften wie Emir zu dieser Jahreszeit bis dahin noch nie über Europa registriert worden waren, heben die Studienautoren hervor.

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Ein Rentner schneidet einen umgestürzten Baum vor seinem Haus in Saint-Nazaire, Frankreich: Details sind für die Ausgabe von Wetterwarnungen wichtig.
Un retraité coupe un arbre tombé devant son domicile à Saint-Nazaire, en France : les détails sont importants pour émettre des avertissements météorologiques.dpa

Andererseits hatte die KI-Vorhersage auch entscheidende Schwächen. Emir hatte etwa in der Bretagne für Böen von über 200 Kilometern pro Stunde gesorgt. Gerade diese Details seien für die Ausgabe von Wetterwarnungen wichtig, doch alle vier KI-Vorhersagen hätten die hohen Windgeschwindigkeiten unterschätzt.

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Somit seien weitere Untersuchungen zum Einsatz von KI bei der Wettervorhersage nötig, um Menschen besser vor extremen Wetterbedingungen wie beim Sturmtief Emir schützen zu können, resümieren die Studienautoren. Auf lange Sicht könnte der Einsatz von maschinellem Lernen dann den Meteorologen Zeit und Geld sparen.



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