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Ein neues KI-gestütztes Wettermodell, das von von Google erfundenen Sprachverarbeitungssystemen inspiriert ist, hilft SpaceX, Störungen seines vollen Startplans von der Weltraumküste Floridas aus zu vermeiden.
Raketen Weltraumraketen gehören zu den beeindruckendsten Erfindungen der Menschheit, doch diese leistungsstarken Maschinen sind der Gnade von Mutter Natur ausgeliefert: Nach technischen Problemen ist das Wetter die häufigste Ursache für verschobene Starts.
Die meisten amerikanischen Starts finden in Florida statt, wo es häufig zu Stürmen kommt. Solche Wettersysteme erzeugen Blitze, die die Navigationssysteme einer Rakete stören können. Windscherung, eine abrupte Änderung der Windgeschwindigkeit und -richtung, die in kurzer Entfernung in der Atmosphäre auftritt, „schlägt wie ein Vorschlaghammer, wenn der Wind eine Rakete bläst.“ [the rocket is] „Gehen Sie mit Überschall“, so SpaceX Gründer und CEO Elon Musk lege es in ein auf Twitter posten (jetzt bekannt als Auf dem Weg ins All.
DER US-WeltraumstreitkräfteDas 45. Wettergeschwader und seine leistungsstarken Supercomputer sind für die Wettervorhersage für verantwortlich Cape Canaveral Bereich, einschließlich der NASA Kennedy Raumfahrtszentrum und die Raumstation Cape Canaveral. Geschwadermeteorologen genehmigen Startfenster 48 bis 72 Stunden im Voraus, um das Auftanken und die Vorbereitungen für die Startrampe zu ermöglichen. Doch das Wetter in der Region ist bekanntermaßen instabil und etwa 16 Prozent der Raketenstarts werden abgesagt. Ein neues KI-Modell, das von der in San Francisco ansässigen Firma Atmo AI entwickelt wurde, hilft dem Geschwader, die Wettervorhersage zu beschleunigen, die Genauigkeit zu verbessern und eine bessere räumliche und zeitliche Auflösung bereitzustellen.
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„Unsere Technologie macht die Wettervorhersage viel kompakter“, sagte Johan Mathe, Mitbegründer und CTO von Atmo, gegenüber Space.com. „Anstelle eines Supercomputers läuft es auf einer einzigen Maschine mit einer einzigen GPU. [graphics processing unit]”.”
Der selbstlernende Algorithmus, der riesige Mengen an Wetterdaten verarbeitet, basiert auf derselben Technologie, die auch die von Google entwickelten Sprachverarbeitungsmodelle antreibt. Während herkömmliche Supercomputer viel menschliches Eingreifen erfordern und Stunden brauchen, um ihre komplexen Wettermodelle auszuführen, können die Algorithmen von Atmo AI ihre Vorhersagen „alle paar Minuten“ neu berechnen, wenn neue Daten eintreffen, erklärte Mathe.
„Eine typische Vorhersage dauert zwischen drei und neun Stunden“, sagte Mathe. „Unsere Prognosen können in etwa 10 Sekunden erstellt werden. Dies ist ein wesentliches Element. Jede Minute treffen Informationen von Sensoren ein, und der Engpass wird zur Prognose selbst. Ich sehe, dass die Windgeschwindigkeit X ist und dass es dort regnet; Sie müssen alle diese Daten verarbeiten, dann können Sie die Ergebnisse sehen. Wenn Sie neun Stunden brauchen, um die Wettervorhersage zu sehen, sind Sie immer noch neun Stunden zu spät. »
Er fügte hinzu, dass der KI-Algorithmus des Unternehmens bis zu 50 % bessere Vorhersagen für Schlüsselparameter wie Wind, Temperatur und Luftfeuchtigkeit liefert und Unterschiede in einer Fläche von weniger als 1 Quadratkilometer (0,4 Quadratmeile) erkennt.
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Die Entwickler trainierten das Modell anhand von Wetterdaten aus 45 Jahren und suchten nach Mustern in der Wetterentwicklung, die auf die zukünftige Entwicklung hinweisen könnten.
Alex Levy, Mitbegründer von Atmo und Mathe, entwickelt seit Jahren KI-Systeme. Alex Levy hat bereits ein Unternehmen aufgebaut, das KI zur Diagnose von Herzerkrankungen einsetzt, und Mathe hat in der KI-basierten Arzneimittelentwicklung gearbeitet. Sie gründeten Atmo im Jahr 2020 und begannen drei Jahre später mit der 45. Wetterstaffel zusammenzuarbeiten, um Vorhersagen für Weltraumstarts von Cape Canaveral aus zu liefern.
„KI wird heute wegen ihrer Sprachmodelle hochgelobt, aber sie ist ideal für die Art von Physik und numerischer Strömungsmechanik, die bei der Lösung von Wettervorhersagen hilft“, sagte Mathe. „Es liefert Meteorologen qualitativ hochwertigere Vorhersagen und läuft viel häufiger, sodass sie den Start planen können. »