Die Daten-Suchmaschine: Google führt eine Wetter-Revolution an
Nun ist es soweit, Google ist uns dabei behilflich, „Big Data“ und das „Internet der Dinge“ effektiv in der Meteorologie anzuwenden. 2019 dürfen wir schon die ersten Ergebnisse bestaunen.
Gerade mal vor 98 Jahren veröffentlichte Richardson seinen erfolgreichen Artikel „Weather prediction by numerical process”, in dem er erklärte, warum es seinerzeit unmöglich war Wettervorhersagen zu machen. Damals hätten 64.000 Menschen in Schichten Arbeiten müssen, um eine Vorhersage machen zu können, bevor sie einträte. So sehr hat sich die Lage innerhalb relativ kurzer Zeit geändert. Noch erstaunlicher ist, in was für einem Tempo die Wettervorhersagen immer präziser werden!
In der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts wurden unglaubliche Fortschritte in der Theorie der Meteorologie erzielt. Während der zweiten Hälfte desselben Jahrhunderts standen die technologischen Fortschritte im Mittelpunkt, besonders was die Computer betraf. Heute, zu Beginn des 21. Jahrhunderts, müssen wir den Weg finden, die enorme Menge an Daten, die wir generieren, zu nutzen. Wie können wir von den gesammelten Informationen effektiv und ohne übermäßigen Aufwand profitieren?
Google stellt uns eine Daten-Suchmaschine zur Verfügung
Es ist nicht der erste Versuch, Daten zu meteorologischen Zwecken zu nutzen. So beispielsweise Ericcson und sein „Micro Weather“-Projekt, bei dem er das Mobilfunknetz als Wetterradar einsetzte (die Qualität des Empfangs wird durch den Regen beeinträchtigt). Jedoch hat es sich letztendlich Google zur Aufgabe gemacht, die Daten effektiv zu sammeln und zu verarbeiten.
Genaugenommen ist das AI-Unternehmen DeepMind verantwortlich, welches Teil von Alphabet ist und wiederum zu Google gehört. Man geht davon aus, dass alles was anhand von Algorithmen vorausgesagt wird, durch Datensammlung präzisere Ergebnisse liefert. Daher wird DeepMind all seine Kunden an die entsprechende Stelle verweisen, um an die passenden Informationen zu gelangen, die in den Servern anderer Unternehmen gespeichert werden. Kurz gesagt, uns wird eine Daten-Suchmaschine zur Verfügung gestellt.
Ein Meer an Möglichkeiten, um das Wetter präzise vorauszusagen
In diesem Sinne wird folgendes Beispiel genannt: die Verwendung von Leistungsdaten eines Stromnetzes, um die Wettervorhersagen zu verbessern. Denn wie schon bekannt, besteht eine hohe Korrelation zwischen der Stromfrequenz und der Lufttemperatur. Da fallen einem doch direkt unzählige Beispiele ein, um diese Art von Datenverarbeitung einzusetzen.
Wir sind gespannt! Schon nächstes Jahr soll dieses Tool zur Verfügung stehen. Beyonce hat es damals schon angedeutet: „Who run the worls? Google!!!“ Ach nein, das war irgendwie anders…