In jüngsten Tests hat GraphCast das System des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) hinsichtlich der Vorhersagegenauigkeit übertroffen.
In einer im Fachmagazin Science veröffentlichten Studie konnte GraphCast für 90 % der 1.380 getesteten Parameter, darunter Temperatur, Druck, Windgeschwindigkeit und -richtung sowie Luftfeuchtigkeit, genauere Vorhersagen treffen.
Am wichtigsten ist jedoch, dass GraphCast bei der Vorhersage extremer natürlicher Wetterereignisse deutlich bessere Ergebnisse liefert.
Im September 2023 prognostizierte GraphCast neun Tage vor dem Ereignis, dass Hurrikan Lee die Küste von Nova Scotia, Kanada, erreichen würde. Traditionelle Wettervorhersagetools lieferten dafür nur sechs Tage im Voraus. Zudem erwiesen sie sich hinsichtlich Zeitpunkt und Ort des Landfalls als weniger genau.
Untersuchungen zeigen: „GraphCast kann Hunderte von Wettervariablen für 10 Tage weltweit in weniger als einer Minute vorhersagen.“
Das GraphCast-Modell kombiniert Algorithmen des maschinellen Lernens und „Graph Neural Networks“ (GNNs) – eine Architektur zur Verarbeitung räumlich strukturierter Daten.
Das System wird mit über 40 Jahren archivierter meteorologischer Daten des ECMWF trainiert. GNN ermöglicht die schnelle Erstellung von Prognosen bei minimalem Rechenaufwand.
Die Hauptaufgabe von GraphCast besteht darin, die Wechselwirkungen zwischen atmosphärischen Bedingungen an verschiedenen Orten rund um den Globus vorherzusagen.
Trotz erheblicher Fortschritte durch Google DeepMind bleibt die Wettervorhersage jedoch eine anspruchsvolle Aufgabe.
Das GraphCast-System ist noch nicht in der Lage, die komplexen Informationen bereitzustellen, die für die Vorhersage von Wetterereignissen wie Hurrikanen entscheidend sind.
Während sich traditionelle Prognosemodelle besser an den Klimawandel anpassen können, haben KI-Modelle, die auf historischen Daten trainiert wurden, mit sich ändernden Klimabedingungen immer noch Probleme.
Die DeepMind-Forscher zeigten sich jedoch zuversichtlich, dass das Modell auf verschiedene Arten von Wettersystemen skalierbar sei. Eine Testversion von GraphCast ist derzeit auf der ECMWF-Website verfügbar.
(laut Infocity)
Künstliche Intelligenz läutet eine neue Ära der Präzisionsmedizin ein
Mit der Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen, die das menschliche Auge nicht erkennen kann, verändert künstliche Intelligenz die Art und Weise, wie Krankheiten diagnostiziert und klassifiziert werden.
USA und China kündigen „historische Vereinbarung“ zum Verbot von Anwendungen künstlicher Intelligenz an
Es wird erwartet, dass US-Präsident Joe Biden und der chinesische Präsident Xi Jinping eine historische Vereinbarung bekannt geben, die den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Militär verbietet.
Die Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Optimierung von Fertigungsprozessen
Da sich die Technologie weiterhin in beispiellosem Tempo weiterentwickelt, nutzt die Fertigungsindustrie die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz (KI), um ihre Prozesse zu optimieren.
[Anzeige_2]
Quelle
Kommentar (0)