Wie KI-Wettervorhersagen das Energiesystem verbessern könnten

KI-basierte Wettermodelle entwickeln sich rasant. Im Februar stellte das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) sein eigenes KI-Modell zur Wetterprognose vor. Das Artificial Intelligence Forecasting System (AIFS) werde mit historischen Wetterdaten des ECMWF trainiert und sei um bis 20 Prozent präziser als rein physikbasierte Vorhersagen. Google hat bereits Ende Dezember ähnliche KI-Modelle zur Wettervorhersage vorgestellt und stellt sie nun seinen Cloud-Unternehmenskunden unter dem Markennamen „WeatherNext“ zur Verfügung.

Dabei haben Google und auch das ECMWF unter anderem auch die Energiebranche im Blick. Die sei ein wichtiger Kunde, da Unternehmen sich auf wechselnde Wetterbedingungen einstellen müssen, sagte Pete Battaglia, Forschungsdirektor für Nachhaltigkeit bei Google Deepmind, in einem Interview mit Axios. Zur Vorstellung des KI-Modells des ECMWF sagte Daniel Borup von dem dänischen Energiehandel-Unternehmen Incommodities A/S der Nachrichtenagentur Bloomberg: „Wir können unsere Daten häufiger aktualisieren, als wir es gewohnt sind.“ Das führe zu einer besseren Verteilung der Energie.