Kürzlich entwickelte ein Forschungsteam von Nvidia ein KI-Modell namens „StormCast“, das Gewitterwetter mit einer Genauigkeit von wenigen Kilometern vorhersagen kann. Dieser technologische Durchbruch ist für die Wettervorhersage von großer Bedeutung, da die Erfassung komplexer atmosphärischer Dynamiken in diesem feinen Maßstab bisher eine große Herausforderung darstellte.
Das StormCast-Modell kombiniert zwei innovative Technologien. Die Forscher verwendeten ein generatives Modell, das verschiedene mögliche Entwicklungsszenarien simulieren kann. StormCast beinhaltet auch einen dichten atmosphärischen Zustand mit mehreren vertikalen Schichten, um die Genauigkeit und Vollständigkeit der Vorhersagen zu gewährleisten. Die Funktionsweise des Modells ahmt das vom NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) derzeit verwendete hochauflösende, schnell aktualisierte Modell (HRRR) nach, das 99 Zustandsvariablen mit einer Auflösung von 3 Kilometern und stündlichen Aktualisierungen vorhersagen kann, wobei der Schwerpunkt auf der Dynamik der untersten Atmosphärenschichten liegt.
In Tests zeigte StormCast eine ähnliche Vorhersagequalität wie das HRRR-Modell, insbesondere bei der Vorhersage der Wahrscheinlichkeit leichter, mittelschwerer und schwerer Regenfälle mit einer Genauigkeit von bis zu 6 Stunden. Das Modell konnte auch die Entwicklung von Gewitterzellen, Aufwinde, Abwinde und den Kaltluftfluss unter Gewittern erfolgreich reproduzieren.
Ein bemerkenswerter Vorteil von StormCast ist die einfache Erstellung von Ensemble-Vorhersagen, also einer Gruppe von leicht unterschiedlichen Vorhersagen. Mit nur fünf Ensemble-Mitgliedern übertraf StormCast die Leistung eines einzelnen HRRR-Laufs. Für herkömmliche Wettermodelle ist die Erstellung von Ensemble-Vorhersagen oft rechenintensiv.
Natürlich ist sich das Forschungsteam auch der Herausforderungen bewusst, wie z. B. der Notwendigkeit, zukünftige Modelle mit mehr Trainingsdaten und in größeren Gebieten zu trainieren. Darüber hinaus kann die Kalibrierung des Ensembles weiter verbessert werden.
Dennoch ist das Forschungsteam überzeugt, dass diese Ergebnisse den Weg für neue hochauflösende, KI-gestützte Wettermodelle ebnen. Diese Modelle sollen Meteorologen helfen, gefährliche Gewitter genauer und schneller vorherzusagen, um Schäden und Verluste zu reduzieren. Gleichzeitig bieten diese Modelle große Anwendungsmöglichkeiten in der lokalen Klimavorhersage.
Offizieller Blog: https://blogs.nvidia.com/blog/stormcast-generative-ai-weather-prediction/
Wichtigste Punkte:
🌩️ Nvidias StormCast-Modell kann Gewitterwetter innerhalb von 3 km genau vorhersagen.
📊 StormCast liefert vergleichbare Ergebnisse zum besten aktuellen Modell HRRR hinsichtlich Regenwahrscheinlichkeit und Entwicklung von Gewitterzellen.
🛠️ Das Forschungsteam arbeitet an der Verbesserung des Modelltrainings und der Ensemble-Kalibrierung, um die hochauflösende Wettervorhersage voranzutreiben.