Künstliche Intelligenz (KI) hat die Wettervorhersage revolutioniert. Mit deutlich weniger Ressourcen als die konventionellen Methoden können KI-Algorithmen mit hoher Genauigkeit prognostizieren – mit einer Ausnahme, sagt ein Team des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) und der Universität Genf.

KI-Modelle wie WeatherNext 2 von Googles KI-Abteilung Deepmind sind inzwischen, was die Genauigkeit angeht, den physikbasierten numerischen Modellen von der Genauigkeit her mindestens ebenbürtig, wenn nicht sogar überlegen. WeatherNext 2 etwa kann Vorhersagen für zwei Wochen in Bezug auf Temperatur, Luftdruck und Wind mit einer Genauigkeit von einer Stunde liefern – bisherige Systeme können das nur für zwei Tage. Dabei benötigt WeatherNext 2 weniger Rechenleistung.

Geht es hingegen um Extremwetterereignisse mit Rekordtemperaturen, -windgeschwindigkeiten oder -niederschlägen hingegen, haben sich die KI-Wettermodelle als weniger stark erwiesen, wie das KIT-Team um Zhongwei Zhang herausgefunden hat. Hier sei das physikbasierte hochauflösende Modell HRES des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF) noch überlegen.

Das Team verglich die Ergebnisse mehrerer KI-Modelle, darunter GraphCast, Pangu Weather und Fuxi mit denen von HRES. Bei der Gesamtbewertung aller Wetterlagen schnitten die KI-Modelle dabei gut ab.

Fehler bei der Vorhersage von Rekordwerten

Bei Rekordereignissen hingegen waren ihre Prognosen fehlerhaft. Das galt vor allem für die Häufigkeit von extremen Ereignissen sowie für deren Intensität. „Unsere Analysen zeigen, dass KI-Modelle die Intensität von Hitze-, Kälte- und Windrekorden generell unterschätzen“, sagte Projektleiter Zhang. „Je stärker ein Rekord vorherige Extremwerte übertrifft, desto größer ist die Unterschätzung.“

Da sei systemimmanent, sagen die Forscher: KI-Modelle lernten aus historischen Daten. Ihre Stärke liege darin, Muster vorherzusagen, die bereits dagewesenen Situationen ähnelten. Rekordereignisse, wie sie im Zuge des Klimawandels immer häufiger auftreten, liegen aber außerhalb der bisherigen Erfahrung.

„Neuronale Netze haben Schwierigkeiten, verlässlich über ihren Trainingsbereich hinaus zu extrapolieren – also Vorhersagen jenseits der bisher beobachteten Werte zu treffen“, sagte Sebastian Engelke von der Universität Genf. „Physikalische Modelle wie HRES basieren dagegen auf grundlegenden Gesetzen der Physik. Dies stellt sicher, dass ihre Vorhersagen auch dann noch zuverlässig sind, wenn die Atmosphäre in Zustände übergeht, die noch nicht beobachtet wurden.“

Die Ergebnisse seien für Frühwarnsysteme relevant, betonen die Forscher: Werden Extremereignisse unterschätzt, könne es sein, dass zu spät oder gar nicht gewarnt werde. Deshalb könnten KI-Wettermodelle die numerischen Vorhersagen derzeit nicht ersetzen, schreibt das Team in der Fachzeitschrift Science Advances. „Für risikoreiche Anwendungen sollte man sich nicht ausschließlich auf KI verlassen“, resümierte Zhang. Beide Ansätze sollten parallel genutzt werden.

(wpl)

Es klingt noch wie Science-Fiction, wird aber bereits militärisch erprobt: Tauben und Insekten bewegen sich elektronisch ferngesteuert ins Zielgebiet und erkunden die Lage. Sie können Ausrüstung transportieren, etwa Kameras, Sensoren, Peilsender, Medikamente oder Explosivstoffe.

Ein gut erforschtes Feld ist heute die Steuerung der Madagaskar-Fauchschabe, ein robustes Insekt mit einer Körperlänge zwischen 45 und 88 Millimeter. Aktuelle Feldversuche wie Mitte April dieses Jahres bei der Bundeswehr zeigen, was heute funktioniert – und vor welchen Hürden ferngesteuerte Schaben, sogenannte AutoBugs, im Ernstfall stehen.

Bei Polizeiarbeit und in der Katastrophenhilfe können Biodrohnen überwachen und zu Sucheinsätzen ausschwärmen. Doch sowohl Tempo und Steuerung als auch die ungefilterte Datenflut schaffen Probleme.

Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Biodrohnen: Wenn Tauben und Kakerlaken zu Spionen werden“.
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Der Amazon.com-Konzern ist ab sofort auch ein unabhängiger Logistik-Anbieter namens Amazon Supply Chain Services. Unternehmen können Transportleistungen bestellen, auch wenn sie nichts mit Amazons Online-Shops zu tun haben. Im Angebot sind zudem verbundene Leistungen wie verpacken und Verpackung, Lagerung und, für Importe aus der Volksrepublik China in die USA, Zollabfertigung.

Das hat der Konzern am Montag bekanntgegeben. Demnach steht die gesamte Amazon-Logistik-Flotte parat, mit Flugzeugen, LKW und Verschiffung. Es muss sich auch keineswegs um Zustellung zu Kunden handeln: Einer der Partner, mit dem Amazon das Angebot vor dem Marktauftritt erprobt hat, nutzt es, um Rohmaterialien zu seinen eigenen Fabriken bringen zu lassen. Ein anderer lässt Amazon die fertigen Produkte zu seinen eigenen Auslieferzentren in mehreren Ländern transportieren.

Die Strategie hat Amazon schon einmal in ähnlicher Weise erfolgreich umgesetzt: Die als Amazon Web Services (AWS) bekannte Cloudsparte diente ursprünglich dem Betrieb der konzerneigenen Online-Shops; ab 2002 wurde sie schrittweise für Dienstleistungen an Dritte geöffnet. Beispielsweise seit 2006 verkauft Amazon Server-Rechenleistung für selbst konfigurierbare Linux-Server unbürokratisch nach Bedarf.

Auch für fremde Webshops

Die Amazon Supply Chain Services unterstützen ausdrücklich auch konkurrierende Online-Shops. Möglich ist zudem ein einheitliches Lager- und Liefersystem. Dabei können Unternehmen Waren, die sie sowohl auf eigenen Webseiten als auch über Amazon feilbieten, von Amazon lagern und ausliefern lassen – egal, über welchen Online-Shop die Bestellung erfolgt.

Die Bandbreite reicht von einzelnen Paketen über Less-Than-Truckload (LTL) bis zu komplett gefüllten Sattelschleppern. In den USA nimmt Amazon zudem von über 50 anderen Transporteuren Güter entgegen und befördert sie weiter.

Unklar ist momentan, welche Leistungen genau in welchen Ländern verfügbar sind. Angaben zu Beförderung von Gefahrgut macht der Konzern ebenfalls nicht. Solche Details wird Amazon Supply Chain Services auf Anfrage von potenzieller Kunden klären. Nicht gedacht ist der Dienst für Verbraucher, die gelegentlich ein Paket versenden oder mit ihrem Hausrat umziehen möchten.

(ds)