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Inside Google’s GenCast: Erfahre mehr über KI in der Wettervorhersage

Entdecke, wie GenCast maschinelles Lernen und probabilistische Modellierung nutzt, um schnellere und genauere Vorhersagen für extreme Wetterereignisse zu liefern. Erfahre, wie sie die Zukunft der Wettervorhersage neu gestaltet und Einblicke bietet, die traditionelle Modelle nicht bieten können.
Aktualisierte 29. Jan. 2025  · 11 Min. Lesezeit

Das Wetter beeinflusst jeden in jeder Hinsicht - was wir tun, wie sicher wir uns fühlen und wie wir unser Leben leben. Das macht eine genaue Wettervorhersage zu einer Notwendigkeit und nicht zu einem Luxus, vor allem in einer Zeit, die vom Klimawandel und alarmierenderweise immer häufigeren extremen Wetterereignissen geprägt ist.

Die Wettervorhersage ist nicht neu, sondern gibt es schon seit Jahrzehnten in Form der traditionellen Vorhersage. Auch wenn sie effektiv ist, ist es oft schwierig, das Wetter für lange Zeiträume genau vorherzusagen.

Lassen Sie mich also über GenCastsprechen , ein äußerst beeindruckendes (sogar revolutionäres) KI-gestütztes Modell, dasvon Google DeepMind entwickelt wurdeund verspricht, die Genauigkeit der Wettervorhersage bis zu 15 Tage im Voraus zu verbessern. GenCast integriert fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens mit der Wetterkunde, um zuverlässigere, hochauflösende Vorhersagen zu liefern. 

Der Aufstieg der KI in der Wettervorhersage

Herkömmliche Wettermodelle beruhen auf der numerischen Wettervorhersage (NWP), bei der die anfänglichen Wetterbedingungen in Supercomputer eingegeben werden, um eine einzige deterministische Vorhersage zu erstellen. Das ist gut, aber das Problem ist, dass das Wetter ein chaotisches System ist, d.h. selbst eine kleine Änderung der Ausgangsbedingungen - wie z.B. eine geringfügige Änderung der Temperatur oder etwas anderes - kann zu völlig anderen Ergebnissen führen. Dieses Phänomen ist als Schmetterlingseffekt bekannt, ein Konzept aus der Chaostheorie.

Um dieser Volatilität zu begegnen, erstellen Prognostiker mehrere Simulationen, indem sie die Variablen leicht verändern. Diese werden dann vom Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) zu einer so genannten Ensemble-Vorhersage (ENS) zusammengefasst.

Trotz ihres Erfolgs hat die ENS ihre Grenzen, nämlich Ineffizienz bei der Berechnungd.h. es gibt einen hohenhohe Ressourcenanforderungen für die Durchführung von Simulationen undeingeschränkte Modellierung der Unsicherheitwas sich auf die Schwierigkeit, das gesamte Spektrum möglicher Ergebnisse darzustellen.

KI hat sich als eine mögliche Lösung für diese Herausforderungen herausgestellt. Während sich die ersten Modelle auf deterministische Vorhersagen konzentrierten, haben neuere Entwicklungen wie hybride Modelle (z. B. NeuralGCM) die Vorhersagegenauigkeit verbessert. Diese Modelle haben jedoch oft Defizite bei der Geschwindigkeit und Skalierbarkeit - Probleme, die GenCast beheben will.

Was ist GenCast?

Lass uns zuerst über die Ursprünge von GenCast sprechen und dann darüber, was es so interessant macht.

Die Ursprünge von GenCast

GenCast stellt einen bedeutenden Durchbruch in der Wettervorhersage dar. Das von Google DeepMind entwickelte und in der Zeitschrift Nature veröffentlichte GenCast ist das erste auf maschinellem Lernen basierende Wettervorhersagemodell (MLWP), das ENS in Bezug auf Genauigkeit und Effizienz übertrifft. Ursprünglich entwickelt, um die Rechenengpässe traditioneller Systeme zu überwinden, nutzt GenCast die neuesten Fortschritte im maschinellen Lernen und der generativen KI, um die Wettervorhersage zu revolutionieren.

Die bisherigen Ergebnisse sind beeindruckend. GenCast war 97.2% genauer als herkömmliche Modelle bei 15-Tage-Vorhersagen und 99,8% genauer bei kürzeren 36-Stunden-Vorhersagen. Noch bemerkenswerter ist seine Geschwindigkeit: Es erstellt Prognosen in nur 8 Minuten, im Vergleich zu den traditionellen Methoden, die Stunden auf einem Supercomputer mit zehntausenden von Prozessoren dauern können.

Die Innovation von GenCast verstehen

GenCast verfolgt einen neuen Ansatz bei der Wettervorhersage. Anstatt sich ausschließlich auf numerische Simulationen zu verlassen, nutzt es probabilistische Vorhersagen, die durch die Verwendung eines Diffusionsmodells unterstützt werden, einer Art generativer KI, die häufig in der Bild- und Videogenerierung eingesetzt wird.  

GenCast passt dieses Modell an die kugelförmige Geometrie der Erde an und kann so komplexe Wahrscheinlichkeiten lernen und erzeugen. Die Diffusionsmodelle simulieren realistische gemeinsame Verteilungen für Variablen wie Wind und Niederschlag und verbessern so probabilistische Vorhersagen. Dieser generative Ansatz minimiert den Rechenaufwand und macht ihn skalierbar und zugänglich.

Wie GenCast funktioniert

Gencast wurde mit 40 Jahren historischer Wetterdaten trainiert, die über 80 Variablen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck abdecken. Der Algorithmus basiert auf Diffusionsmodellen, die üblicherweise für die Erstellung von Bildern in Tools wie DALL-E oder MidJourney verwendet werden und für die Wettervorhersage angepasst wurden. Die Übersicht über den Prozess ist unten abgebildet:

Quelle: Bild vom Autor

Quelle: Bild vom Autor

Im Wesentlichen beginnt der Prozess mit verrauschten Daten, die die Unsicherheit oder den Zufall im System darstellen. Rauschen bezieht sich in diesem Zusammenhang auf Ausgangsbedingungen oder Datenpunkte, die aufgrund der chaotischen Natur des Wetters unklar sind. Bei jedem Schritt reduziert das Modell den Grad der Unsicherheit, indem es gelernte Muster und Beziehungen aus historischen Wetterdaten nutzt.

Anstatt sich auf ein einzelnes Ergebnis zu konzentrieren, erstellt der Algorithmus ein probabilistisches Ensemble von Prognosen, das die szenariobasierten Wahrscheinlichkeiten erfasst. Dies ist besonders nützlich bei der Vorhersage von Extremereignissen wie Wirbelstürmen, bei denen der genaue Zeitpunkt und die Flugbahn entscheidend sind.

Nach mehreren Iterationen erstellt das Modell eine hoch verfeinerte Prognose. Dieser Ansatz ermöglicht es GenCast, realistische gemeinsame Verteilungen von Variablen zu erstellen, z. B. die Vorhersage, wie das Windkraftpotenzial mit Temperatur- und Druckänderungen korreliert. Die Stärke dieses Ansatzes liegt in seiner Fähigkeit, mit der inhärenten Unsicherheit von Wettersystemen zu arbeiten.   

Anwendungen und Auswirkungen von GenCast in der realen Welt

GenCast ist eines der fortschrittlichen KI-gesteuerten Wettermodelle von Google, neben anderen wie NeuralGCM, SEEDS und Hochwasservorhersagemodellen von Google Research. Diese Tools werden in verschiedene Dienste wie Search und Maps integriert, um die Vorhersagen für Niederschläge, Waldbrände, Überschwemmungen und extreme Hitze zu verbessern. Einige dieser Anwendungen werden im Folgenden vorgestellt.

Real World Applications of Gencast

Real World Applications of Gencast. Quelle: Bild vom Autor

Vorbereitung auf extreme Wetterbedingungen

Die Gefahren von extremen Wetterereignissen wie Wirbelstürmen, Hurrikans und Hitzewellen sind allgemein bekannt. Diese Ereignisse werden aufgrund des Klimawandels immer häufiger und auch schwerer. Nimm zum Beispiel die verheerenden Brände in L.A. als Beispiel. GenCast könnte diese Ereignisse schon Tage im Voraus genau verfolgen und so eine proaktive Reaktion der Behörden und Notfalldienste ermöglichen. Zum Beispiel:

  • Katastrophenschutz: Ich habe erwähnt, dass GenCast Ereignisse wie den Landfall eines Wirbelsturms mehrere Tage im Voraus vorhersagen kann. Das bedeutet, dass die Behörden rechtzeitig Evakuierungsanordnungen erlassen, Schutzräume vorbereiten oder etwas anderes Wichtiges und Nützliches tun können.
  • Wirtschaftliche Einsparungen: Proaktives Katastrophenmanagement bedeutet, dass wirtschaftliche Verluste minimiert werden, indem es Unternehmen hilft, Vermögenswerte zu sichern und Ausfallzeiten für kritische Abläufe zu reduzieren.
  • Lebensrettender Aufprall: Der vielleicht wichtigste Vorteil ist, dass GenCast durch die längeren Vorbereitungszeiten dafür sorgt, dass bei Extremereignissen mehr Leben gerettet werden können.

Zum Beispiel in einem Test mit dem Taifun HagibissagteGenCast den Landfall sieben Tage im Voraus voraus. Ich denke, man kann die Bedeutung dieser Art von Vorhersagekraft für das Katastrophenmanagement gar nicht hoch genug einschätzen.

Energiesektor

Es gibt eine klare Verschiebung in der globalen Politik hin zu erneuerbaren Energien, insbesondere Wind- und Solarenergie. Diese sind in hohem Maße von genauen Wettervorhersagen abhängig, und genau hier spielt GenCast eine Rolle bei der Optimierung der Energieproduktion:

  • Windkraftprognose: Eine genaue Vorhersage der Windgeschwindigkeiten und -richtungen hilft den Energieversorgern, die Stromerzeugung von Windparks abzuschätzen. Das wiederum verbessert die Zuverlässigkeit des Netzes und die effiziente Energieverteilung.
  • Solarenergieplanung: Die genaue Vorhersage wichtiger Variablen wie Wolkenbedeckung und Sonnenintensität ermöglicht es Solarstrombetreibern, die Energiespeicherung und -verteilung effektiv zu planen.
  • Netzstabilität: Dank der verbesserten Prognosefähigkeit von Gencast können Energieversorger ein Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage herstellen und so das Risiko von Ausfällen oder Energieverschwendung verringern.

Landwirtschaft und Transport

Die Wetterbedingungen sind ein entscheidender Faktor in der Landwirtschaft und Logistik. Einige der Anwendungsfälle werden im Folgenden beschrieben. 

  • Landwirtschaft: Wichtige landwirtschaftliche Entscheidungen wie Pflanzung, Bewässerung und Ernte hängen vom Wetter ab, daher sind genaue Vorhersagen sehr wichtig. Die Genauigkeit von GenCast über eine längere Vorlaufzeit hilft den Landwirten, diese Aktivitäten besser zu planen und zu optimieren, um die Erträge zu steigern und Verluste zu verringern.
  • Transport und Logistik: Mathematische Optimierung ist eine bekannte Anwendung in Transport und Logistik. Diese Optimierung hängt jedoch von genauen Prognosen ab, damit die Logistikunternehmen ihre Routen und Fahrpläne planen können. Das ist etwas, das Gencasts hochmodernes Prognosemodell möglich macht. 
  • Supply Chain Management: Unternehmen können wetterbedingte Unterbrechungen besser vorhersagen und ihre Lieferketten entsprechend anpassen, was Ineffizienzen und Kosten reduziert.

Diese Anwendungen unterstreichen den Wert von GenCast, wenn es darum geht, in verschiedenen Branchen etwas zu bewirken. 

Herausforderungen und zukünftige Wege

Obwohl GenCast ein Durchbruch ist, ist es nicht perfekt. Hier sind einige der aktuellen Einschränkungen:

  • Niedrigere Auflösung: Seine Auflösung von 0,25 Grad ist nicht so fein wie die traditioneller Modelle wie die 0,1-Grad-Auflösung des ECMWF. Mit Auflösung meine ich die räumliche Auflösung des GenCast-Modells, also das kleinste Gebiet, das das Modell in seinen Wettervorhersagen unterscheiden kann. Eine Auflösung von 0,25 Grad bedeutet, dass jede Gitterzelle des Modells ein Gebiet von etwa 28 km × 28 km am Äquator repräsentiert, während die 0,1-Grad-Auflösung des ECMWF ein feineres Gitter von 11 km × 11 km darstellt.
  • Datenintegration in Echtzeit: Derzeit kann GenCast keine Echtzeitdaten einbeziehen oder die Wolkenbedeckung effektiv vorhersagen.
  • Vorhersage seltener Ereignisse: Da GenCast auf 40 Jahre historische Daten zurückgreift, ist es schwierig, seltene Ereignisse, wie z.B. einmal in hundert Jahren auftretende Katastrophen, vorherzusagen.
  • Hohe Rechenanforderungen: Obwohl sie effizient sind, erfordern Verbreitungsmodelle immer noch erhebliche Ressourcen. Techniken wie die Modell-Destillation, bei der ein kleineres Modell von einem größeren, komplexen Modell lernt, könnten dies abmildern.

Wie du GenCast für deine eigene Arbeit nutzen kannst

Entwickler und Datenwissenschaftler, die an der GenCast-Codierung interessiert sind, können über das GitHub-Repository von Google DeepMind GraphCast und GenCast auf die Implementierung zugreifen. Dieses Repository bietet viele Ressourcen, wie z.B. Beispielcode, vortrainierte Modellgewichte und detaillierte Anleitungen zum Ausführen und Trainieren des GenCast Wettermodells. 

Dazu gehören auch Jupyter-Notizbücher wie gencast_mini_demo.ipynb, die eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Laden von Daten, Erstellen von Vorhersagen und Berechnen von Gradienten bieten. Außerdem enthält das Repository wichtige Hilfsprogramme, die die Erkundung der Vorhersagefunktionen von GenCast erleichtern.

Zusätzliche Hinweise zu Prognosen und Wahrscheinlichkeiten

Prognosen beruhen auf mathematischen Verfahren, um Muster zu erkennen und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Zeitreihenanalysen, Regressionsmodelle und Algorithmen für maschinelles Lernen spielen alle eine Rolle, wenn es darum geht, historische Daten sinnvoll zu nutzen. Ein klassisches Beispiel für datengesteuerte Prognosen ist das berühmte Zitat von Rob Hyndman: "Du kannst den Regen anhand der Anzahl der Radfahrer auf der Straße vorhersagen." Das mag zwar witzig erscheinen, aber es zeigt, wie Beziehungen zwischen Variablen - zum Beispiel, dass Menschen bei schlechtem Wetter nicht mit dem Fahrrad fahren - genutzt werden können, um fundierte Vorhersagen zu treffen.

Bei vielen Prognoseproblemen geht es um nichtlineare Systeme, bei denen kleine Änderungen der Ausgangsbedingungen zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen führen können. Das gilt besonders für komplexe, dynamische Systeme wie das Wetter oder die Finanzmärkte. Trotz dieser Herausforderungen können mathematische Modelle aussagekräftige Trends extrahieren und Prognosen mit unterschiedlichem Vertrauensgrad erstellen.

Die Rolle der probabilistischen Modellierung bei der Vorhersage

Herkömmliche Prognosemethoden liefern oft Ein-Punkt-Schätzungen, aber reale Systeme sind von Natur aus unsicher. Die probabilistische Modellierung verbessert die deterministischen Prognosen, indem sie eine Verteilung möglicher Ergebnisse schätzt. Anstatt zu sagen: "Morgen wird es regnen", könnte ein probabilistisches Modell eine Regenwahrscheinlichkeit von 70 % vorhersagen und damit die Unsicherheit komplexer Systeme berücksichtigen.

Diese Methode nutzt bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Bayes'sche Schlussfolgerungen und stochastische Prozesse, um die Unsicherheit zu quantifizieren. Ähnliche Techniken werden in KI-Modellen wie denen von ChatGPT verwendet, die das nächste Wort in einem Satz vorhersagen, indem sie die Wahrscheinlichkeiten verschiedener Optionen abwägen. Anstatt Worte vorauszusagen, verwenden Prognosemodelle Wahrscheinlichkeiten, um Ereignisse, Trends und Bedingungen vorherzusehen.

Wie GenCast diese Konzepte anwendet

GenCast nutzt sowohl Vorhersagetechniken als auch probabilistische Modellierung, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Anstatt ein einziges deterministisches Ergebnis zu liefern, modelliert es die Wahrscheinlichkeit verschiedener zukünftiger Zustände auf der Grundlage von historischen und Echtzeitdaten. Auf diese Weise werden Unsicherheiten und Schwankungen berücksichtigt, was sie zuverlässiger macht als traditionelle Modelle.

Fazit

GenCast ist mehr als nur ein Wettervorhersagemodell; es ist ein Blick in die Zukunft der KI-gestützten Vorhersagen. Sie hat das Potenzial, die Industrie zu revolutionieren, die Katastrophenvorsorge zu verbessern und sogar Leben zu retten. I n denkommenden Jahren wird es spannend sein, zu sehen, welchen Sprung Gencast macht und welchen Einfluss es haben wird .

Ich habe in diesem Artikel über viele verschiedene Ideen gesprochen, und zum Glück haben wir hier im DataCamp eine ganze Reihe von Ressourcen, die dir dabei helfen. Ich verlinke die Optionen unten, damit du dich weiter über Prognosen, probabilistische Modellierung und generative KI-Konzepte informieren kannst.

  • Generative KI-Konzepte: Erfahre, wie generative KI-Modelle entwickelt werden und wie sie die Gesellschaft in Zukunft beeinflussen werden.
  • Vorhersage in R: Lerne, wie du mit Hilfe von Zeitreihenprognosen in R, einschließlich ARIMA-Modellen und Methoden der exponentiellen Glättung, Vorhersagen über die Zukunft treffen kannst.
  • Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung in Python: Lerne grundlegende Wahrscheinlichkeitsbegriffe wie Zufallsvariablen, Mittelwert und Varianz, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und bedingte Wahrscheinlichkeiten.
  • KI-Kurse: Baue deine Fähigkeiten in Themen wie generative KI, Prompt Engineering, Deep Learning und mehr aus.

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Vikash Singh
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Erfahrener Profi in den Bereichen Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz, Analytik und Datenstrategie.

Gencast FAQs

Was ist GenCast?

GenCast ist ein fortschrittliches KI-basiertes Wettervorhersagemodell, das von Google DeepMind entwickelt wurde. Es sagt die Wetterbedingungen bis zu 15 Tage im Voraus voraus voraus, indem es einen probabilistischen Ansatz anstelle traditioneller Methoden verwendet und eine hohe Genauigkeit erreicht hat.

Wie unterscheidet sich GenCast von herkömmlichen Wettermodellen?

Herkömmliche Modelle stützen sich auf die numerische Wettervorhersage (NWP), die auf physikalischen Gleichungen basiert und Tage für die Erstellung von Vorhersagen benötigen kann. GenCast hingegen nutzt maschinelles Lernen und historische Daten, um eine Reihe von möglichen Wetterszenarien in viel kürzerer Zeit vorherzusagen.

Was ist die wichtigste Innovation hinter GenCast?

Die wichtigste Innovation ist, dass GenCast ein Diffusionsmodell verwendet, das verrauschte Daten iterativ verfeinert, um realistische Wettervorhersagen zu erstellen.

Kann GenCast extreme Wetterereignisse vorhersagen?

Ja, GenCast kann extreme Wetterereignisse wie Wirbelstürme, Hurrikane und Hitzewellen gut vorhersagen. Der Lernpfad kann Wirbelstürme verfolgen und ihre Landung Tage im Voraus vorhersagen, was eine bessere Vorbereitung auf Notfälle ermöglicht.

Wie geht GenCast mit der Unsicherheit bei der Wettervorhersage um?

GenCast verwendet einen probabilistischen Rahmen, d.h. es erzeugt eine Reihe von möglichen Ergebnissen und deren Wahrscheinlichkeiten. Dieser Ansatz berücksichtigt die Unbeständigkeit der Wettersysteme und macht die Vorhersagen zuverlässiger.

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