Ein neues KI-Tool des Startups WindBorne Systems liefert genauere Wettervorhersagen als weltweit führende zwischenstaatliche Organisationen. Das 2019 von Studenten der Stanford University gegründete Unternehmen hat eine revolutionäre Methode entwickelt, um Sensordaten in Deep-Learning-Modelle einzuspeisen. Dies berichtet Techcrunch.com berichtet.
Die sechste Version des Modells namens WeatherMesh übertrifft die Systeme des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF). Kai Marshland, Director of Product bei WindBorne, betont, dass die Fünf-Tage-Prognose von WeatherMesh 6 so genau ist wie die Ein-Tages-Prognose herkömmlicher Systeme. Dies zeigt sich besonders bei der Messung der Oberflächentemperatur.
Herkömmliche Wettervorhersagen stützen sich auf komplexe physikalische Modelle, die teure Supercomputer erfordern und zeitaufwendig in der Verarbeitung sind. KI-Modelle, die von großen Laboren wie Google DeepMind und Startups entwickelt werden, arbeiten deutlich schneller. WindBorne hebt sich durch einen exklusiven Datensatz ab, der über eine Flotte von fast 400 Wetterballons gesammelt wird.
Derzeit liefert WeatherMesh 6 stündlich neue Vorhersagen, während herkömmliche Modelle dies alle sechs Stunden tun. Die Prognosegenauigkeit in Europa und den USA wurde auf 3 Kilometer verfeinert. WindBorne-CEO John Dean betonte die Bedeutung eigener Daten und erklärte, dass es keinen Sinn ergebe, ein KI-basiertes Wetterunternehmen ohne Datenvorteil zu sein.
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