EZMW’s AIFS jetzt verfügbar in der Wetter API

Ab heute können unsere Benutzer über die Wetter API auf AIFS, das KI-basierte Modell von EZMW, zugreifen.

EZMW tritt in das KI-Zeitalter ein

EZMW, kurz für Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage, ist seit 1975 in Betrieb und verfügt über das weltweit grösste Archiv numerischer Wettervorhersagedaten. Es gilt als Goldstandard für globale Wettervorhersagen, und seine Daten dienen als Grundlage für viele andere Wettermodelle.

Das hochauflösende numerische Wettermodell von Meteomatics, EURO1k, verwendet zum Beispiel EZMW's Integrated Forecasting System (IFS) für seine Randbedingungen. Andere KI-basierte Modelle, wie FourCastNet und GraphCast — die seit April über die API verfügbar sind — werden in der Regel an einem Teil historischer Wetterdaten aus EZMW's ERA5-Reanalyse-Datensatz trainiert und verwenden die EZMW-IFS-Analyse für die Anfangsbedingungen bei der Erstellung einer Vorhersage.

Früher in diesem Jahr kündigten sie ihre Entscheidung an, ihr eigenes KI-Wettervorhersagemodell zu entwickeln, um "die maschinelle Lern (ML)-Technologien, die diesen Modellen zugrunde liegen, besser zu verstehen und zu erforschen," in Bezug auf NVIDIAs FourCastNet und Googles DeepMind's GraphCast.

AIFS: Künstliche Intelligenz/Integriertes Prognosesystem

AIFS steht für "Artificial Intelligence/Integrated Forecasting System". Hier sind einige seiner Merkmale:

• Prognosesystem basierend auf graphischen neuronalen Netzwerken (GNNs)
• Aktuelle Version trainiert auf einem Teil der ERA5-Reanalyse-Daten für 1979-2018 und feinabgestimmt auf operationale IFS-Daten von 2019-2020
• Nutzt das PyTorch-Maschinenlern-Framework

Ähnlich wie FourCastNet und GraphCast hat AIFS eine Auflösung von 25 km und eine Aktualisierungsfrequenz von 6 Stunden. Der Prognosehorizont beträgt 15 Tage.

Verbesserte Prognosen mit Meteomatics 90-Meter-Downscaling

Die Ausgabe von KI-basierten Prognosemodellen wird auch von der charakteristischen 90-Meter-Downscaling-Funktion von Meteomatics profitieren. Diese fortschrittliche Downscaling-Fähigkeit verbessert die räumliche Auflösung von Wetterdaten und bietet den Benutzern hochgradig lokalisierte Prognosen, die auf ihre spezifischen geografischen Interessengebiete zugeschnitten sind.

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