Während der Tropensturm Bebinca auf die Gewässer im Norden Taiwans zusteuert und sich zu einem möglichen Taifun entwickelt, setzen die Meteorologen in Taipeh eine neue und bisher erfolgreiche Methode ein, um seinen Weg zu verfolgen - künstliche Intelligenz (KI).

KI-generierte Vorhersagen, die zum Teil auf Software von Tech-Giganten wie Nvidia basieren, deren Chips von Taiwans einheimischem Halbleiterhersteller TSMC hergestellt werden, haben bisher die traditionellen Methoden bei der Vorhersage der Taifunbahn übertroffen.

Im Juli waren es erstmals KI-basierte Wettermodelle, die Taiwan dabei halfen, den Weg und die Auswirkungen des Taifuns Gaemi besser vorherzusagen. Gaemi war der stärkste Taifun, der die Insel seit acht Jahren heimsuchte, und brachte rekordverdächtige Niederschläge.

Die neue Technologie beeindruckte die taiwanesischen Meteorologen, indem sie bereits acht Tage vor dem Eintreffen von Gaemi einen direkten Treffer vorhersagte. Damit übertraf sie die konventionellen Methoden, die nach wie vor die Hauptstütze der Vorhersageplanung sind.

"Die Menschen beginnen zu erkennen, dass die KI im Vergleich zu herkömmlichen Modellen tatsächlich erstaunliche Leistungen erbracht hat", sagte Chia Hsin-sing, Direktor des Wetterdienstleisters Taiwan Integrated Disaster Prevention of Technology Engineering Consulting Company Ltd.

Bebinca wird jetzt mit denselben KI-Tools verfolgt, u.a. von Lin Ping-yu, einem Meteorologen bei Taiwans Central Weather Administration (CWA), der sagte, dass die KI ihm ein höheres Maß an Vertrauen gegeben hat, dass es keinen direkten Einschlag geben wird.

"Das (KI) ist eine gute Sache für uns. Es ist, als hätten wir ein weiteres nützliches Werkzeug zur Hand", sagte Lin.

Zu den angebotenen KI-Wetterprogrammen gehören FourCastNet von Nvidia, GraphCast von Google und Pangu-Weather von Huawei sowie ein auf Deep Learning basierendes System des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersagen.

"Es ist ein heiß beobachteter Wettbewerb. Wir werden bald wissen, wer gewinnt", sagte Chia.

Solche KI-Modelle werden auch in anderen Regionen eingesetzt, um Stürme und Wirbelstürme mit guter Genauigkeit vorherzusagen, wie Meteorologen und Wissenschaftler berichten.

Die KI-basierte Software wird anhand historischer Wetterdaten trainiert, um die Ursache-Wirkungs-Beziehungen meteorologischer Systeme zu erlernen und kann Hunderte von Wettervariablen Tage im Voraus vorhersagen - ein Prozess, der nur wenige Minuten in Anspruch nimmt.

Bei allen Taifunen, die in diesem Jahr bis Mitte September im westlichen Pazifik auftraten, war die Genauigkeit der KI bei der Vorhersage von Sturmzügen über ein dreitägiges Zeitfenster fast 20 % höher als die herkömmlicher Modelle, so die vom CWA zusammengestellten Daten.

Im Vorfeld von Gaemi half die KI der Verwaltung, eine ungewöhnliche Schleife in seinem Weg vorherzusehen, die seine Auswirkungen auf Taiwan verlängerte und sie dazu veranlasste, schnell eine seltene Warnung vor Regenfällen von 1,8 Metern herauszugeben, die sich später als richtig erwies, so der stellvertretende Leiter des CWA, Lu Kuo-Chen.

"(AI) hat das Vertrauen der Meteorologen in die Vorhersage gestärkt", sagte Lu und fügte hinzu, dass die Behörden durch die frühe Warnung mehr Zeit hatten, Vorbereitungen zu treffen.

Lu hofft auch auf eine Partnerschaft mit Nvidia, das in diesem Jahr ein generatives KI-Tool namens CorrDiff angekündigt hat, mit dem präzisere Vorhersagen über den Landeplatz eines Taifuns und Bilder mit höherer Auflösung im Inneren eines Sturms erstellt werden sollen.

"Wir sehen das Potenzial", sagte Lu.

Im Moment sagen Experten jedoch, dass die KI-Tools nicht in der Lage waren, qualitativ hochwertige Vorhersagen für detailliertere Auswirkungen eines Taifuns zu liefern, wie z.B. seine Stärke und Winde, und dass mehr Zeit benötigt wird, damit die neue Technologie ihren Vorsprung gegenüber traditionelleren Methoden festigen kann.

"War es einfach nur Glück?", sagte Chia und verwies auf die hervorragende Leistung der KI bei Gaemi. "Wir müssen der KI noch ein wenig Zeit geben. Es ist etwas, auf das man sich freuen kann."