China setzt auf lokale KI-Labore, um die Überwachung extremer Wetterereignisse zu verbessern

China hat einen neuen Weg gefunden, um sich zu einer globalen KI-Hochburg zu entwickeln, indem die chinesische Wetterbehörde und Forschungsinstitute im Inland entwickelte KI-Modelle an vorderster Front ihres Taifun-Überwachungs- und Vorhersagesystems eingesetzt haben. 

Asiens größte Volkswirtschaft hat auch schon Expansionsrouten im Blick, da sie plant, die KI-Systeme auf andere Entwicklungsländer auszuweiten, insbesondere auf solche, die im asiatisch-pazifischen Raum einem extremen Wetterrisiko ausgesetzt sind.

China baut ein KI-gestütztes Wettersystem für die Welt 

Während China selbst der erste Kunde seiner heimischen KI-Wetterlabore war, hat das Land auch den Ehrgeiz signalisiert, diese weltweit zu verbreiten und sie möglicherweise zum globalen Standard zu machen. 

Laut einem Bericht der Nachrichtenagentur Xinhua, der vom Informationsbüro des Staatsrats verbreitet wurde, stellte die chinesische Wetterbehörde (CMA) auf der diesjährigen Weltkonferenz für Künstliche Intelligenz in Shanghai das große Sprachmodell der Wetterdienste von Fenghe als globales Open-Source-Projekt vor. 

Das Fenghe-Modell liefert personalisierte Wetterinformationen und Risikowarnungen für chinesische Nutzer. 

Die Initiative „Frühwarnungen für alle“ der Vereinten Nationen erhielt die internationale Version, die Beratungen in Chinesisch und Englisch anbietet und es Entwicklern ermöglicht, ihre eigenen Anwendungen auf Basis des Modells zu erstellen.

Welche Länder nutzen bereits chinesische KI-Wettermodelle?

Pakistan, Dschibuti, Äthiopien, Jordanien, die Mongolei, die Salomonen und Sri Lanka sind sieben der Entwicklungsländer, die bereits chinesische KI-Wettermodelle direkt in den täglichen Katastrophenschutz integriert haben. 

Sie verwenden jedoch ein anderes Modell als Fenghe. Stattdessen nutzen sie Mazu (Multi-hazard Alert, Zero-gap and Universal), ein anderes System der CMA, das in seiner Verbreitungsstrategie weiter fortgeschritten ist.

Pan Jinjun, ein leitender Ingenieur der CMA, bezeichnete Mazu als ein „internationales öffentliches Gut“, das „maßgeschneiderte Frühwarnsysteme für Entwicklungsländer“ bereitstellt 

Weitere 40 Länder des Globalen Südens experimentieren bereits mit einer schnelleren Public-Cloud-Version des Systems, das nach der Meeresgöttin benannt ist.

Können KI-gestützte Wettersysteme die Taifunüberwachung verbessern? 

Die Forschung erzielt messbare Erfolge. Wissenschaftler des Instituts für Atmosphärenphysik der Chinesischen Akademie der Wissenschaften haben in Zusammenarbeit mit der Fudan-Universität das chinesische KI-Wettermodell FuXi mit einer Methode namens Orthogonal Conditional Nonlinear Optimal Perturbations (O-CNOPs) kombiniert, um die möglichen Zugbahnen eines Sturms zu kartieren. PreventionWeb berichtete am 1. August über die Arbeit.

In 62 Taifunfällen und 91 Vergleichsexperimenten erreichte das kombinierte FuXi-CNOPs-System die besten globalen operationellen Ensembles nach 24 Stunden und übertraf sie im Zeitraum von 24 bis 120 Stunden im Voraus. Dabei wurden die maximalen tracum bis zu 32,33 % reduziert und die Unsicherheitsschätzungen um bis zu 29,2 % verbessert, so das Team um die Forschungsstipendiaten Duan Wansuo und Li Hao. 

Die Studie erschien in Advances in Atmospheric Sciences. Duan erklärte gegenüber der Global Times, dass der Ansatz kein zusätzliches Training großer Modelle erfordere, was die Rechenkosten senke und den Einsatz im täglichen Betrieb vereinfache.

Ein Stapel chinesischer Modelle, die den Druck stützen

Diese Tools ergänzen mehrere chinesische Prognosemodelle, die international Beachtung gefunden haben. FengWu, entwickelt von Forschern aus Shanghai, erstellt globale Prognosen mit einer Auflösung von 0,25 Grad. 

In einer in Communications Earth & Environment veröffentlichten Studie übertraf es das hochauflösende Modell des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage sowie Pangu-Weather und GraphCast, verlängerte präzise Vorhersagen über die 10-Tage-Marke hinaus und reduzierte den Fünf-Tage-Fehler bei der Zugbahn tropischer tracauf 201 Kilometer für das Jahr 2022.

Huaweis Pangu-Weather, ein weiteres im Inland entwickeltes System, erstellt Vorhersagen deutlich schneller als herkömmliche numerische Prognoseverfahren. Huawei haben sowohl das ECMWF als auch das Nationale Meteorologische Zentrum der CMA die Vorteile dieser Modelle bestätigt. Zusammen bieten die Modelle Peking eine solide inländische Basis, auf die es zurückgreifen kann, um seine KI-gestützte Wettertechnologie im Ausland zu positionieren.

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