Diejenigen von uns, die das Glück haben, am Fenster zu sitzen, können das Wetter einfach durch einen Blick nach draußen vorhersagen, aber für die weniger Privilegierten werden Wettervorhersagen und -analysen immer besser. Tomorrow.io gerade veröffentlichte die Ergebnisse von seinen ersten beiden Radarsatelliten, die sich dank maschinellem Lernen als konkurrenzfähig mit größeren, eher altmodischen Prognosetechnologien auf der Erde und im Orbit erweisen.
Das Unternehmen plant diese Mission, seit sie im Jahr 2021 ClimaCell hieß, und die heute veröffentlichten Ergebnisse (und bald offiziell auf einer Meteorologiekonferenz vorgestellt) zeigen, dass ihr High-Tech-Ansatz funktioniert.
Die Wettervorhersage ist aus vielen Gründen komplex, aber das Zusammenspiel zwischen leistungsstarker, aber veralteter Hardware (wie Radarnetzwerke und ältere Satelliten) und moderner Software ist von großer Bedeutung. Diese Infrastruktur ist leistungsstark und wertvoll, aber um ihre Leistung zu verbessern, ist viel Arbeit auf der Rechenseite erforderlich – und irgendwann werden die Erträge sinken.
Dabei geht es nicht nur um die Frage „Wird es heute Nachmittag regnen?“, sondern um komplexere und wichtigere Vorhersagen, etwa in welche Richtung sich ein tropischer Sturm bewegen wird oder wie viel Regen in einer bestimmten Region während eines Sturms oder einer Dürre genau gefallen ist. Solche Erkenntnisse werden angesichts des Klimawandels immer wichtiger.
Der Weltraum ist natürlich der offensichtlichste Ort für Investitionen, aber die Wetterinfrastruktur ist unerschwinglich groß und schwer. Globale Niederschlagsmessung der NASA Der 2014 gestartete Goldstandard-Satellit für diesen Bereich nutzt sowohl Ka-Bandradar (26–40 GHz) als auch Ku-Bandradar (12–18 GHz) und wiegt rund 3.850 Kilogramm.
Der Plan von Tomorrow.io besteht darin, eine neue weltraumgestützte Radarinfrastruktur mit einem modernen Touch zu schaffen. Seine Satelliten sind klein (nur 85 Kilogramm) und nutzen ausschließlich das Ka-Band. Die beiden Satelliten Tomorrow R1 und R2 wurden im April und Juni letzten Jahres gestartet und beginnen nun, nach einer langen Phase des Aufrüttelns und Testens, ihre Qualität unter Beweis zu stellen.
In einer Reihe von Experimenten, die das Unternehmen später in diesem Jahr in einer Zeitschrift veröffentlichen will, behauptet Tomorrow, dass ihre Satelliten mit nur einem Radarband und einem Bruchteil der Masse Ergebnisse liefern können, die mit dem GPM der NASA vergleichbar sind Bodengestützte Systeme. Die R1- und R2-Satelliten konnten bei verschiedenen Aufgaben ähnlich genaue oder sogar bessere und präzisere Vorhersagen und Beobachtungen als GPM machen und ihre Ergebnisse stimmten auch gut mit den Bodenradardaten überein.
Beispiele für Daten der Satelliten R1 und R2.
Dies erreichen sie durch den Einsatz eines maschinellen Lernmodells, das, wie Chief Weather Officer Arun Chowla es beschrieb, als zwei Instrumente in einem fungiert. Das Training erfolgte anhand der Daten beider Radare des GPM, aber durch das Erlernen der Beziehung zwischen der Beobachtung und der Differenz zwischen den beiden Radarsignalen kann es mit nur einem Band eine ähnliche Vorhersage treffen. Wie es in ihrem Blogbeitrag heißt:
Der Algorithmus wird mit diesen aus zwei Frequenzen abgeleiteten Niederschlagsprofilen trainiert, verwendet jedoch nur die Ka-Band-Beobachtungen als Eingabe. Dennoch wird die komplexe Beziehung zwischen der Form des Reflexionsprofils und dem Niederschlag vom Algorithmus „erlernt“ und das vollständige Niederschlagsprofil wird auch in Fällen abgerufen, in denen das Ka-Band-Reflexionsvermögen durch starke Niederschläge vollständig abgeschwächt wird.
Es ist ein großer Erfolg für Tomorrow.io, wenn sich diese Ergebnisse bestätigen und auf andere Wettermuster übertragen lassen. Die Idee besteht jedoch nicht darin, die US-Infrastruktur zu ersetzen – GPM und das Bodenradarnetz sind auf lange Sicht angelegt und von unschätzbarem Wert. Das eigentliche Problem besteht darin, dass sie nicht einfach dupliziert werden können, um den Rest der Welt abzudecken.
Das Unternehmen hofft, über ein Satellitennetzwerk zu verfügen, das weltweit detaillierte Vorhersagen und Analysen auf diesem Niveau liefern kann. Ihre acht geplanten Produktionssatelliten werden größer – etwa 300 kg – und leistungsfähiger sein.
„Wir arbeiten daran, Echtzeit-Niederschlagsdaten überall auf der Welt bereitzustellen, was unserer Meinung nach eine Wende im Bereich der Wettervorhersage darstellt“, sagte Chowla. „In dieser Hinsicht arbeiten wir an Genauigkeit, globaler Verfügbarkeit und Latenz (gemessen als die Zeit zwischen der Signalerfassung durch den Satelliten und der Verfügbarkeit der Daten für die Aufnahme in Produkte).“
Sie machen auch die unvermeidlichen Daten verfügbar, mit einem detaillierteren Satz orbitaler Radarbilder, mit denen sie ihre eigenen und andere Systeme trainieren können. Damit das funktioniert, benötigen sie jedoch noch viel mehr Daten – und sie planen, das Tempo bei der Datenerfassung in diesem Jahr durch weitere Satellitenstarts zu erhöhen.