Als der Hurrikan Isaias entstand, ging die Vorhersageabteilung des National Hurricane Center ein großes Wagnis ein. Anstatt sich vor allem auf klassische, physikbasierte Modelle wie das europäische und das GFS-Modell zu stützen, richteten sie ihre Prognosen eng an einem KI-Hurrikanmodell aus, das Google DeepMind entwickelt hat. Bislang hat sich dieses Wagnis ausgezahlt, was die wachsende Zuverlässigkeit von KI-Wettermodellen und einen raschen Wandel hin zu ihrem routinemäßigen Einsatz durch menschliche Meteorologen widerspiegelt.
Die starke Abhängigkeit von DeepMind ermöglichte es dem NHC, bereits im ersten Hinweis am Dienstag, als der Sturm noch nicht einmal einen Namen trug, vorherzusagen, dass Isaias zu einem Hurrikan der Kategorie 2 werden würde. Zu diesem Zeitpunkt schwankten viele physikbasierte Modelle, die mathematische Gleichungen zur Beschreibung des Verhaltens der Atmosphäre nutzen, zwischen verschiedenen Prognosen und sagten überwiegend einen schwächeren Sturm mit einer anderen Zugbahn voraus. Sollte die Vorhersage zutreffen, wäre das ein großer Erfolg für Google und würde den Menschen auf der Zugbahn mehr Zeit geben, sich auf einen deutlich stärkeren Schlag vorzubereiten.
Isaias ist der erste Hurrikan der Saison im tropischen Atlantik, was vor allem auf einen Super-El-Niño im Pazifik zurückzuführen ist, und er stellte einen Rekord für den spätesten ersten Hurrikan der Saison in diesem Ozeanbecken auf. Das Vertrauen der NHC-Prognostiker in DeepMind, dessen neueste Version Weather Next 3 heißt, beruht auf Erfahrung. In der vergangenen Saison hatte das Hurricane Center die rasche Intensivierung des Hurrikans Melissa fast drei Tage vor dessen verheerendem Auftreffen auf Jamaika korrekt vorhergesehen, und zwar weitgehend auf Grundlage der DeepMind-Prognosen. Zudem arbeitete die Behörde mit Google zusammen, um das Modell zu trainieren.
NHC-Direktor Michael Brennan erklärte, DeepMind habe in der vergangenen Saison äußerst gut abgeschnitten und sei in dieser Saison bei der Vorhersage der Intensität vieler Pazifikstürme treffsicher gewesen. Die KI-Modelle hätten von einem Durchlauf zum nächsten mehr Konsistenz gezeigt, und ihre Zuverlässigkeit habe sich bisher als stark erwiesen. Meteorologen verwenden die KI weiterhin zusammen mit den traditionellen physikbasierten Modellen, die ihre eigenen Vorteile behalten.
Quelle: New York Times Top Stories · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing