In den letzten Tagen haben Wissenschaftler ein maschinelles Lernmodell namens „Aurora“ entwickelt, das im Vergleich zu offiziellen Institutionen bei der Vorhersage der Bewegungswege tropischer Wirbelstürme überlegen ist und dabei schneller und kostengünstiger ist. Aurora wurde von Forschern von Microsoft, der University of Pennsylvania sowie anderen Institutionen gemeinsam als Basismodell entwickelt und zielt darauf ab, die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Vorhersagen für Erdsysteme zu steigern, einschließlich der Luftqualität, Ozeanwellen, Bewegungswege tropischer Wirbelstürme und hochauflösender Wettermeldungen.
Quellenhinweis: Das Bild wurde durch KI generiert, berechtigungsdienstleister: Midjourney
Paris Perdikaris, Co-Autor des Modells und Associate Professor für Mechanische Ingenieurwesen und Angewandte Mechanik an der University of Pennsylvania, erklärte, dass Aurora ähnlich einem großen neuronalem Netzwerk funktioniert, das komplexe physikalische Prozesse vorhersagen kann, indem es auf vergangene Geophysikdaten lernt. Traditionelle Modelle basieren auf grundlegenden physikalischen Prinzipien wie Masse-, Impuls- und Energieerhaltung, während Aurora sich auf Beobachtungen und Daten stützt.
Aurora wurde nach mehr als einer Million Stunden diversifizierter Geophysikdaten vorgeplant und in vier bis acht Wochen durch kleine Engineeringteams feingestimmt. Dieser Prozess ist gegenüber traditionellen dynamischen Modellen, die oft Jahre zur Entwicklung benötigen, deutlich schneller und effizienter.
Nach Berichten der Forscher konnte Aurora im Jahr 2023 alle Hurrikane mit hoher Präzision vorhersagen und übertraf die Leistung aktueller Wetterzentren. Darüber hinaus übertraf das Modell in den fünf-tägigen Vorhersagen für tropische Wirbelstürme zwischen 2022 und 2023 sieben operationelle Wetterzentren und lag in den zehn-tägigen globalen Wettermeldungen über dem 92%-Tiefpunkt.
Als Basismodell hat Aurora ein breites Potenzial für verschiedene Anwendungen, darunter Luftqualität, Ozeandynamik und Umweltextreme. Die Forscher betonen, dass die Einführung von Aurora tiefgreifende Auswirkungen auf das Feld der Erdsystemvorhersagen haben könnte, indem es präzisere Vorhersagen zu geringeren Kosten ermöglicht.
Gleichzeitig zeigt das maschinelle Lernsystem „Aardvark“, eine weitere KI-basierte Wettermeldeinfrastruktur, Potenzial, um traditionelle Supercomputer-Modelle zu übertreffen. Aardvark kann auf Desktops mit NVIDIA GPUs trainiert und ausgeführt werden und bietet kostengünstige zehn-tägige Wettermeldungen.
Hauptpunkte:
🌪️ Aurora Modell übertrifft offizielle Institutionen bei der Vorhersage tropischer Wirbelstürme, ist schnell und kostengünstig.
📊 Das Modell wurde nach über einer Million Stunden Daten vorgeplant und feinjustiert in vier bis acht Wochen.
🌍 Aurora hat ein breites Anwendungspotenzial für Luftqualität, Ozeandynamik und Umweltextreme.