Extremwetter: Künstliche Intelligenz verbessert Vorhersagen via presseportal_ch ots news Medienmitteilung
Yang erläuterte, dass die Forschenden auch Wetterdaten einbeziehen, die der Deutsche Wetterdienst regelmäßig und in kurzen Zeitabständen von seinen Messstellen an der Erdoberfläche bereitstellt.
Der Wissenschaftler aus dem Team von HPI-Geschäftsführer Prof. Christoph Meinel setzt nach eigenen Worten für das Deep Learning sogenannte binäre neuronale Netze ein. Diese arbeiten mit Daten im 1-Bit-Format statt mit 32 Bit. Das sorge für tausendfach geringeren Energieverbrauch der entsprechenden Hardware. Yang erinnerte daran, dass beim maschinellen Lernen das Training von Deep-Learning-Modellen bisher sehr viel Strom verbraucht.
Yang räumte ein, dass die Verwendung energieeffizienter Algorithmen noch zu einem Verlust an Genauigkeit bei den Ergebnissen führt."Unsere Technologie BNext mit ihrem binären neuronalen Netz hat jedoch bei ersten Einsätzen bewiesen, dass sie eine Genauigkeit von mehr als 80 Prozent erreicht. Sie ist damit allen konkurrierenden Ansätzen, einschließlich Googles PokeBNN, überlegen", so der Potsdamer Wissenschaftler.
In den weiteren Forschungsarbeiten des"EKAPEx"-Projekts geht es nun um die"maßgeschneiderte Optimierung" der neuartigen Wettervorhersage-Technologie, so der Informatiker. So soll beispielsweise eine gute Balance zwischen Genauigkeit und Energieverbrauch gefunden werden. Ziel ist es, das Potenzial von Low-Bit-Netzen für öffentlich zugängliche Wetterprognosen voll auszuschöpfen.
An dem vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, Bau und Reaktorsicherheit geförderten Forschungsprojekt EKAPEx sind das Deutsche GeoForschungsZentrum und das Hasso-Plattner-Institut , beide mit Sitz in Potsdam, sowie die Technische Universität München beteiligt. Ziel des Projekts ist es, neue energieeffiziente KI-Algorithmen für innovative Vorhersagemethoden von Extremwetterereignissen in Deutschland einzusetzen.
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