Huawei Technologies Deutschland GmbH
Huawei Cloud Pangu-Wettermodell jetzt auf der ECMWF-Website verfügbar
KI-gestützte Prognosen für jedermann
Berlin (ots)
Das auf globale Wettervorhersagen spezialisierte KI-Modell Pangu-Weather von Huawei Cloud ist jetzt auf der Website des ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) verfügbar. Das ECMWF veröffentlichte außerdem einen technischen Bericht mit dem Titel "The Rise of Data-Driven Weather Forecasting", in dem Pangu-Weather als Beispiel datengesteuerter Methoden getestet wurde.
Über die ECMWF-Website können Wettervorhersagende, Meteorologen, Wetterbegeisterte sowie die breite Öffentlichkeit rund um den Globus jetzt kostenlos die zehntägigen globalen Wettervorhersagen von Pangu-Weather einsehen. Die Website zeigt die von Pangu-Weather erstellten Vorhersagen in sechs verschiedenen Arten von Diagrammen:
- mittlerer Meeresspiegeldruck und 850 hPa Windgeschwindigkeit,
- 500 hPa geopotentielle Höhe und 850 hPa Temperatur,
- mittlerer Meeresspiegeldruck und 200 hPa Wind,
- Temperatur und Geopotential bei verschiedenen Druckniveaus,
- 2 m Temperatur und 10 m Windgeschwindigkeit,
- Windgeschwindigkeit und Geopotentialhöhen bei verschiedenen Druckniveaus.
All diese Informationen sind entscheidend für die Vorhersage der Entwicklung von Wettersystemen, Sturmbahnen, Luftqualität und Wettermustern. Pangu-Weather wurde kürzlich auch zur Vorhersage des Verlaufs des Taifuns Dusuri eingesetzt.
Der veröffentlichte Bericht "The Rise of Data-Driven Weather Forecasting" enthält einen Vergleich zwischen den Prognosen von Pangu-Weather und dem ECMWF IFS (einem führenden globalen NWP-System) von April bis Juli dieses Jahres. Dort heißt es: "Die Ergebnisse sind sehr vielversprechend, mit vergleichbaren Fähigkeiten sowohl für globale Metriken als auch für Extremereignisse, wenn sie sowohl anhand der Betriebsanalyse als auch der synoptischen Beobachtungen überprüft werden."
Dem Bericht zufolge könnte die Einführung von Machine-Learning-Methoden wie Pangu-Weather den inkrementellen und eher langsamen Fortschritt traditioneller numerischer Wettervorhersagemethoden (NWP) grundlegend verändern. Laut der Weltorganisation für Meteorologie (WMO) hat sich die Vorhersagefähigkeit um etwa einen Tag pro Jahrzehnt verbessert, was auf den hohen Rechenaufwand für die Durchführung einer Vorhersage mit Standard-NWP-Systemen zurückzuführen ist. ML-Modelle sind auf dem besten Weg, die Wettervorhersage zu revolutionieren - mit Vorhersagen, die deutlich geringere Rechenkosten erfordern und hinsichtlich der Genauigkeit äußerst konkurrenzfähig sind.
Das ECMWF führt derzeit im Rahmen seiner Betriebssuite eine Reihe datengesteuerter Prognosen durch und fordert von der globalen Wettervorhersagegemeinschaft mehr Anstrengungen, KI-Modelle als zusätzliche Komponenten ihrer Prognosesysteme zu nutzen und die Stärken und Schwächen solcher Modelle weiter zu untersuchen.
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