Die KI von DeepMind sagt fast genau voraus, wann und wo es regnen wird

Erst Proteinfaltung, jetzt Wettervorhersage: Das in London ansässige KI-Unternehmen DeepMind setzt seinen Weg fort, Deep Learning auf schwierige wissenschaftliche Probleme anzuwenden. In Zusammenarbeit mit dem Met Office, dem nationalen Wetterdienst des Vereinigten Königreichs, hat DeepMind ein Deep-Learning-Tool namens DGMR entwickelt, das die Wahrscheinlichkeit von Regen in den nächsten 90 Minuten genau vorhersagen kann – eine der größten Herausforderungen der Wettervorhersage.

In einem blinden Vergleich mit bestehenden Tools bewerteten mehrere Dutzend Experten die Vorhersagen der DGMR in Bezug auf eine Reihe von Faktoren – einschließlich der Vorhersagen zu Ort, Ausmaß, Bewegung und Intensität des Regens – in 89 % der Fälle als die besten. Die Ergebnisse wurden heute in einem Nature Paper veröffentlicht.

Das neue Tool von DeepMind ist kein AlphaFold, das ein zentrales Problem der Biologie aufbrach, mit dem Wissenschaftler jahrzehntelang zu kämpfen hatten. Aber selbst eine kleine Verbesserung der Prognose ist wichtig.

Die Vorhersage von Regen, insbesondere von Starkregen, ist für viele Branchen von entscheidender Bedeutung, von Outdoor-Events über die Luftfahrt bis hin zu Rettungsdiensten. Aber es gut zu machen ist schwer. Wie viel Wasser sich am Himmel befindet und wann und wo es fallen wird, hängt von einer Reihe von Wetterprozessen ab, wie Temperaturänderungen, Wolkenbildung und Wind. All diese Faktoren sind für sich genommen komplex genug, aber sie sind noch komplexer, wenn sie zusammengenommen werden.

Die besten existierenden Vorhersagetechniken verwenden massive Computersimulationen der Atmosphärenphysik. Diese eignen sich gut für längerfristige Vorhersagen, sind jedoch weniger gut darin, vorherzusagen, was in der nächsten Stunde oder so passieren wird, bekannt als Nowcasting. Frühere Deep-Learning-Techniken wurden entwickelt, aber diese sind in der Regel in einer Sache gut, z.

„Die Nowcasting von Niederschlägen bleibt eine große Herausforderung für Meteorologen“, sagt Greg Carbin, Chef der Vorhersageoperationen am NOAA Weather Prediction Center in den USA, der nicht an den Arbeiten beteiligt war.

Das DeepMind-Team trainierte seine KI mit Radardaten. Viele Länder veröffentlichen im Laufe des Tages häufig Schnappschüsse von Radarmessungen, die die Bildung und Bewegung von Wolken verfolgen. In Großbritannien zum Beispiel wird alle fünf Minuten eine neue Lesung veröffentlicht. Wenn Sie diese Schnappschüsse zusammenfügen, erhalten Sie ein aktuelles Stop-Motion-Video, das zeigt, wie sich die Regenmuster durch ein Land bewegen, ähnlich den Vorhersagen, die Sie im Fernsehen sehen.