Künstliche Intelligenz könnte Leben retten, indem sie uns früher als herkömmliche Vorhersagesysteme vor gefährlichem Wetter warnt. Die frühzeitige Warnung vor extremen Wetterereignissen wie Stürmen, Überschwemmungen und Hitzewellen verschafft den Gemeinden entscheidende Zeit zur Vorbereitung. Wettervorhersagen sind im Laufe der Jahre viel genauer geworden, und jetzt kann die Fähigkeit der KI, vergangene Ereignisse schnell zu analysieren, dies auf ein neues Niveau heben. GraphCast (eine Entwicklung von Google) sagte beispielsweise drei Tage vor den bisherigen Methoden voraus, wo ein Hurrikan entstehen würde.    Bei der herkömmlichen Wettervorhersage werden ständig Hunderte von Faktoren gemessen: Luftdruck, Temperatur, Windgeschwindigkeit, Luftfeuchtigkeit usw.. Diese stammen aus vielen Quellen, darunter Wetterstationen, Satelliten, Ballons und Bojen im Meer. Sie nutzen sogar Messwerte, die von Sensoren an den Nasen von Verkehrsflugzeugen erfasst werden. Dieser Datenberg wird in einen Supercomputer eingespeist, der jede Sekunde Quadrillionen (tausend Billionen) von Berechnungen durchführen kann. Diese komplexen Gleichungen werden dann verwendet, um zu simulieren, was in der Erdatmosphäre passieren wird, und um vorherzusagen, wie sich das Wetter verändern und entwickeln wird. Diese traditionelle Methode ist sehr erfolgreich, aber die Analyse so vieler Daten erfordert viel Zeit. Selbst mit Hilfe von Supercomputern kann die herkömmliche Vorhersage also zu langsam sein, um eine nützliche Warnung zu geben.   Die KI verfolgt einen völlig anderen Ansatz, der Prognosen in weniger als einer Minute erstellt und dabei einen Bruchteil der Rechenleistung benötigt. Sie versucht nicht, alle Faktoren, die in der Welt passieren, zu modellieren. Stattdessen hat sie große Mengen historischer Wetterdaten gelernt und nutzt dieses Wissen, um vorherzusagen, wie sich die aktuellen Wettermuster entwickeln werden. Da die KI nicht versucht, komplexe Gleichungen zu lösen, kann sie ihre Prognosen sehr schnell erstellen. Sie sind nicht so detailliert wie herkömmliche Vorhersagen, aber sie sind besser in der Lage, schwere Ereignisse vorherzusagen und insbesondere den Weg großer Stürme zu verfolgen. Experten sagen, dass KI-Modelle wie GraphCast als Ergänzung zu herkömmlichen Vorhersagen gedacht sind und diese nicht ersetzen sollen. „Die schnelle Leistung von KI-Modellen ist entscheidend für die schnelle Vorhersage von schweren Ereignissen, aber wir brauchen immer noch den traditionellen Ansatz, um die Informationen zu sammeln, die das Modell trainieren.“