// SCINEXX — SPAZIO & SCIENZA
KI-Emulator der Erdatmosphäre könnte schnellere Wettervorhersagen ermöglichen
Wolken, Schauer und Gewitter sind für globale Atmosphärenmodelle besonders rechenaufwendig. Ein KI-Verfahren namens STRATA hat solche Vorgänge für die ganze Erde in einem Raster von knapp fünf Kilometern simuliert und benötigte dafür pro simuliertem Tag rund ein Fünfzigstel der Energie des physikbasierten Vergleichsmodells. Die bislang überprüften Berechnungen decken allerdings nur 24 Stunden ab.
Livermore (U.S.A.). Um Niederschlag und Luftbewegungen weltweit zu simulieren, müssen Computermodelle Prozesse vom Maßstab einzelner Wolken bis zur planetenweiten Zirkulation verknüpfen. Je feiner ihr Rechengitter ausfällt, desto mehr Arbeitsschritte sind erforderlich, um aufsteigende Gewitterluft und andere kleinräumige Vorgänge darzustellen.
Bisherige hochaufgelöste Atmosphärenmodelle beschreiben diese Veränderungen mithilfe physikalischer Gleichungen, was selbst auf leistungsstarken Supercomputern viel Energie benötigt. Künstliche Intelligenz kann dagegen aus bereits berechneten Abläufen lernen und folgende Zustände der Atmosphäre abschätzen, ohne jede Gleichung erneut vollständig lösen zu müssen.
Forscher des Unternehmens NVIDIA um Zeyuan Hu haben gemeinsam mit weiteren Fachleuten das KI-Modell STRATA entwickelt und erprobt. Als Trainingsmaterial dienten 17 Tage an Berechnungen des physikbasierten Atmosphärenmodells SCREAM, dessen gespeicherte Ergebnisse die Erde mit einer Rasterweite von 4,9 Kilometern abdecken.
Die Daten umfassen rund 25 Millionen horizontale Rasterzellen und 24 Schichten der unteren Atmosphäre, jeweils in zeitlichen Abständen von zehn Minuten. STRATA lernt, wie sich kleine benachbarte Ausschnitte der Luftschichten verändern, und setzt die Einzelberechnungen anschließend zu einem weltweiten Bild zusammen.
Der entscheidende Unterschied liegt in der Herkunft der Informationen. STRATA wurde zunächst mit den Ergebnissen einer physikalischen Simulation trainiert und soll deshalb dieses Rechenmodell nachbilden, nicht unmittelbar das reale Wetter genauer vorhersagen.
Bei sechs unterschiedlichen Startzeitpunkten erzeugte STRATA jeweils eine 24-stündige Folge globaler Atmosphärenzustände. Darin entstanden unter anderem tropische Regensysteme, Fronten und Wolkenfelder, deren räumliche Muster den Ergebnissen des physikalischen Referenzmodells in wichtigen Merkmalen ähnelten.
Besonders groß war der Unterschied beim Energiebedarf. Mit einer Megawattstunde Strom ließen sich laut Vergleichsrechnung rund 48 Tage Atmosphärenzeit nachbilden, während das physikalische Referenzmodell SCREAM auf etwa 0,78 simulierte Tage kam. Die Studie spricht von einer ungefähr 50-mal höheren Energieeffizienz, wobei die Werte auf verschiedenen Computersystemen und dokumentierten Leistungsannahmen beruhen.
Das eröffnet die Möglichkeit, mehr Varianten einer Wetterentwicklung unter unterschiedlichen Anfangsbedingungen zu berechnen. Peter Caldwell vom Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) schildert einen entsprechenden Vergleich, bei dem das physikalische Modell für eine solche Serie von Simulationen rund drei Monate gebraucht hätte.
„Mit unseren neuen Emulatoren haben wir das an einem Wochenende geschafft“, erklärt Peter Caldwell.