{"id":7415,"date":"2023-11-15T09:23:17","date_gmt":"2023-11-15T09:23:17","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=7415"},"modified":"2023-11-15T11:28:59","modified_gmt":"2023-11-15T11:28:59","slug":"googles-graphcast-model-predicts-weather-better-than-the-rest","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/11\/googles-graphcast-model-predicts-weather-better-than-the-rest\/","title":{"rendered":"Googles GraphCast-Modell sagt das Wetter besser voraus als der Rest"},"content":{"rendered":"

Das maschinelle Lernmodell von Google DeepMind, GraphCast, schlug in ersten Tests herk\u00f6mmliche Wettervorhersagemethoden um L\u00e4ngen.<\/strong><\/p>\n

Die genaue Vorhersage des Wetters ist eine schwierige Aufgabe, die umso komplexer wird, je mehr Tage wir in die Zukunft voraussagen wollen.<\/p>\n

Aus diesem Grund verlassen sich meteorologische Organisationen auf die leistungsf\u00e4higsten Supercomputer der Welt, um die komplexen Vorhersagealgorithmen zu berechnen, die uns sagen, ob es morgen regnen wird oder nicht.<\/p>\n

Das Modell des Integrierten Vorhersagesystems (IFS), das das Europ\u00e4ische Zentrum f\u00fcr mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) verwendet, gilt als das genaueste europ\u00e4ische Wettermodell. Und GraphCast hat es gerade bei weitem \u00fcbertroffen.<\/p>\n

GraphCast<\/a> war in der Lage, das Wetter 10 Tage im Voraus schneller und genauer vorherzusagen als das ECMWF bei mehr als 90% von 1.380 Verifikationszielen.<\/p>\n

Zu wissen, ob man seinen Regenschirm mit zur Arbeit nehmen sollte, ist praktisch, aber die genaue Vorhersage von extremen Wetterereignissen ist der Punkt, an dem GraphCast einen entscheidenden Beitrag leisten k\u00f6nnte.<\/p>\n

Im September, als der Hurrikan Lee 9 Tage vor dem Landfall stand, arbeiteten die Wetter\u00e4mter hart daran, vorherzusagen, welche Stadt die Hauptlast des Sturms tragen w\u00fcrde.<\/p>\n

Das IFS-Modell sagte grob voraus, dass der Hurrikan einige St\u00e4dte im Nordosten treffen oder sie m\u00f6glicherweise ganz verfehlen w\u00fcrde. GraphCast sagte unterdessen voraus, dass Hurrikan Lee auf Nova Scotia treffen w\u00fcrde.<\/p>\n

Erst drei Tage sp\u00e4ter kam der IFS zu demselben Schluss, der sich schlie\u00dflich als richtig erwies. Stellen Sie sich vor, welche Verbesserung der Einsatz von Ressourcen und Notfalldiensten durch drei zus\u00e4tzliche Tage m\u00f6glich w\u00e4re.<\/p>\n

Pushmeet Kohli, Vizepr\u00e4sident f\u00fcr Forschung bei Google DeepMind, sagte: \"Die Wettervorhersage ist eines der schwierigsten Probleme, an denen die Menschheit seit langer Zeit arbeitet. Und wenn man sich anschaut, was in den letzten Jahren mit dem Klimawandel passiert ist, ist dies ein unglaublich wichtiges Problem.\"<\/p>\n

\n

Wir stellen GraphCast vor: unser hochmodernes KI-Modell, das 10-Tage-Wettervorhersagen mit bisher unerreichter Genauigkeit in weniger als einer Minute liefert. \ud83c\udf26\ufe0f<\/p>\n

Sie kann sogar dazu beitragen, die m\u00f6glichen Pfade von Wirbelst\u00fcrmen in der Zukunft vorherzusagen.<\/p>\n

So funktioniert es. \ud83e\uddf5 https:\/\/t.co\/ygughpkdeP<\/a> pic.twitter.com\/0Y6DyBXDow<\/a><\/p>\n

- Google DeepMind (@GoogleDeepMind) 14. November 2023<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n