Generatives neuronales KI-Netz liefert Ergebnisse eines Klimawandelmodells fast 25-mal schneller als seine Vorgänger
Forscher der University of California San Diego haben mit Hilfe künstlicher Intelligenz das Klima der Erde schneller und komplexer modelliert als frühere Modelle auf ähnlichen Zeitskalen. Dies könnte ein entscheidender Schritt hin zu mehr Echtzeit- und anwendbaren Analysen unseres sich ständig verändernden Klimas sein.
Eine der größten Herausforderungen bei der Umweltmodellierung ist die Komplexität. Bei der Wettermodellierung ist das System (die Erde) komplex und chaotisch, so dass eine exorbitante Rechenleistung für eine genaue Modellierung erforderlich ist. Die kombinierte Rechenleistung aller Supercomputer für Wettervorhersagemodelle in den USA ist 10.000 Mal schneller als ein durchschnittlicher Desktop-Computer.
Bei der Klimamodellierung betrachten die Wissenschaftler die Erde ebenfalls als System. Allerdings mit noch größerer Komplexität und auf weitaus längeren Zeitskalen in der Zukunft. Das bedeutet Zeit - reichlich Zeit, die für die Durchführung von Computermodellen benötigt wird. Mehr Zeit ist gleichbedeutend mit mehr Geld.
Die Modellierung mit künstlicher Intelligenz (KI) beginnt bereits, die Modellierung von Wettervorhersagen zu revolutionieren. Wissenschaftler haben die Theorie aufgestellt, dass KI auch ein unschätzbares Werkzeug sein könnte, um die Effizienz der Klimamodellierung zu steigern und die Kosten zu senken. Jetzt haben Klimamodellierer an der University of California San Diego dies mit einem generativen KI-Modell namens Spherical DYffusion bewiesen.
Neuronale Netze
Neuronale Netze sind der Schlüssel zur Spherical DYffusion. Viele KI-Modelle nutzen das maschinelle Lernen durch neuronale Netze als Mittel zur Erstellung von Vorhersagemodellen. Neuronale Netze werden so genannt, weil sie so konzipiert sind, dass sie das menschliche Gehirn nachahmen und die Verarbeitung von Daten auf eine Art und Weise ermöglichen, die der menschlichen Denkweise entspricht. Ein neuronales Netz besteht aus vielen verschiedenen Knoten, die oft auf verschiedene Schichten verteilt sind und jeweils unterschiedlich gewichtet werden können.
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— San Diego Biotech Networks (@sdbn) December 2, 2024
Die Klimaforscher der UC San Diego verwendeten den Spherical Neural Operator, eine etablierte Art von neuronalem Netz, das für die Anwendung auf einen kugelförmigen Datensatz wie die Erde konzipiert ist. Mit diesem Design kann eine Reihe von Simulationen im Laufe der Zeit durchgeführt werden, wobei die Schichten bei den aufeinanderfolgenden Durchläufen unterschiedlich gewichtet werden. Dies entspricht eher einem Vorhersagemodell vom Typ "Ensemble", das größere Mengen von Modellausgangsdaten zur Analyse bereitstellt.
Vorteile einer verbesserten Modellierung
Ein Hauptvorteil dieses Modells gegenüber anderen ist seine Schnelligkeit. Die Forscher stellten fest, dass ihre Methode 25-mal schneller Ergebnisse liefert als herkömmliche Klimamodelle auf ähnlichen Zeitskalen. Dies könnte unser Verständnis der Klimaveränderungen in einem viel realistischeren Zeitrahmen verändern. Die Wissenschaftler wären in der Lage, diese Modelle häufiger laufen zu lassen und die Initialisierung in einem viel feineren Zeitrahmen zu aktualisieren.
Die Forscher stellten fest, dass bestimmte sich ändernde Variablen, wie die Konzentration von Treibhausgasen und Aerosolen, in diesem Modell noch nicht berücksichtigt sind. Um weitere wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, müssen die Forscher eine Modellschulung durchführen, die diese Schwankungen simuliert.
Die dank dieses Durchbruchs verringerte Verzögerung dieser Modellläufe ist jedoch bereits ein bedeutender Fortschritt. Besser informierte und zeitnahe Analysen im Hinblick auf politische Entscheidungen und klimabezogene Rechtsvorschriften können bei der Bekämpfung der Herausforderung des globalen Klimawandels nur hilfreich sein.