Ein Blitzeinschlag auf dem Startkomplex 39B im Kennedy Space Center der NASA in Florida im Juli 2014. Blitze wie dieser kommen in Zentralflorida regelmäßig vor (Bildnachweis: NASA).
Ein neuartiges KI-gestütztes Wettermodell, das von den von Google erfundenen Sprachverarbeitungssystemen inspiriert wurde, hilft SpaceX dabei, Störungen seines dicht gedrängten Startplans an der Space Coast in Florida zu vermeiden.
Raketen gehören zu den beeindruckendsten Erfindungen der Menschheit, aber diese leistungsstarken Maschinen sind der Gnade von Mutter Natur ausgeliefert: Neben technischen Problemen ist das Wetter die häufigste Ursache für verschobene Starts.
Die meisten Starts in den USA erfolgen von Florida aus, wo Gewitter häufig vorkommen. Solche Wettersysteme erzeugen Blitze, die die Navigationssysteme einer Rakete stören können. Windscherung – eine abrupte Änderung der Windgeschwindigkeit und -richtung, die innerhalb einer kurzen Distanz in der Atmosphäre auftritt – „schlägt zu wie ein Vorschlaghammer, wenn [die Rakete] mit Überschall aufsteigt“, wie SpaceX-Gründer und CEO Elon Musk nach einer Startverzögerung im Jahr 2016 in einem Beitrag auf Twitter (jetzt X genannt) schrieb. Auch dicke Wolken, die Wassereis enthalten könnten, sind laut Headed for Space ein Grund für ein No-Go.
Die 45. Wetterstaffel der U.S. Space Force und ihre leistungsstarken Supercomputer sind für die Wettervorhersage im Raum Cape Canaveral zuständig, einschließlich des Kennedy Space Center der NASA und der Cape Canaveral Space Force Station. Die Meteorologen des Geschwaders genehmigen die Startfenster 48 bis 72 Stunden im Voraus, um die Betankung und die Vorbereitung der Startrampe zu ermöglichen. Doch das Wetter in der Region ist bekanntermaßen unbeständig, und etwa 16 % der Raketenstarts werden abgebrochen. Ein neues KI-Modell, das von dem in San Francisco ansässigen Unternehmen Atmo AI entwickelt wurde, hilft dem Geschwader, die Wettervorhersagen zu beschleunigen, die Genauigkeit zu verbessern und eine bessere räumliche und zeitliche Auflösung zu erzielen.
„Unsere Technologie macht die Wettervorhersage viel kompakter“, sagt Johan Mathe, Mitgründer und Chief Technology Officer von Atmo, gegenüber kosmischeweiten.de. „Anstelle eines Supercomputers läuft sie auf einer einzigen Maschine mit einer GPU [Graphics Processing Unit] .“
Der selbstlernende Algorithmus, der riesige Mengen von Wetterdaten verarbeitet, basiert auf der gleichen Technologie, die auch die von Google entwickelten Sprachverarbeitungsmodelle antreibt. Während herkömmliche Supercomputer viele menschliche Eingaben 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.
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„Eine typische Vorhersage dauert zwischen drei und neun Stunden“, sagt Mathe. „Unsere Vorhersage kann in etwa 10 Sekunden erfolgen. Das ist ein entscheidender Punkt. Man erhält jede Minute Sensorinformationen, und der Engpass wird die Vorhersage selbst. Ich sehe, dass die Windgeschwindigkeit X ist und dass es dort regnet; man muss all diese Daten verarbeiten, und dann kann man die Ergebnisse sehen. Wenn Sie neun Stunden brauchen, um die Vorhersage zu sehen, werden Sie immer neun Stunden zu spät kommen.
Er fügte hinzu, dass der KI-Algorithmus des Unternehmens bis zu 50 % bessere Vorhersagen für wichtige Messgrößen wie Wind, Temperatur und Luftfeuchtigkeit liefert und Unterschiede innerhalb eines Gebiets von weniger als 1 Quadratkilometer (0,4 Quadratmeilen) erkennt.
Atmo AI entwickelt KI-gestützte Wettervorhersagesysteme, die bis zu 40.000 Mal schneller sind als herkömmliche Wettermodelle. (Bildnachweis: Atmo AI)
Die Entwickler trainierten das Modell anhand von Wetterdaten aus 45 Jahren und suchten nach Mustern in der Wetterentwicklung, die auf die zukünftige Entwicklung hindeuten könnten.
Mathe und der andere Mitbegründer von Atmo, Alex Levy, haben beide seit Jahren KI-Systeme entwickelt. Mathe baute zuvor ein Unternehmen auf, das KI für die Diagnose von Herzkrankheiten nutzte, und Levy arbeitete auf dem Gebiet der KI-gesteuerten Arzneimittelentdeckung. Sie gründeten Atmo im Jahr 2020 und begannen drei Jahre später die Zusammenarbeit mit der 45. Wetterstaffel, die Vorhersagen für Weltraumstarts in Cape Canaveral liefert.
„Heutzutage wird KI viel für die Erstellung von Sprachmodellen genutzt, aber sie ist großartig für die Art von Physik und Computational Fluid Dynamics, die Wettervorhersagen lösen können“, sagte Mathe. „Sie liefert den Meteorologen eine Vorhersage, die von höherer Qualität ist und viel häufiger abläuft, so dass sie ihre Planung für den Start durchführen können.“
