Herkömmliche Wettermodelle sagen Wetter mit Rekordwerten besser voraus als KI

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5 Comments

30p87@feddit.org · 9 pts · 138d

Das sollte jedem klar sein. Ist den Opfern aber nicht.

smokeysnilas@feddit.org · 4 pts · 138d

Wenn man physikalisch-mathematisches Vorwissen hat über das zu modellierende Problem, dann sollte man das bei der Modellbildung einsetzen. Selbst wenn KI gleich gut wäre, so wären "herkömmliche" Modelle immernoch von der Recheneffizienz besser. KI kann man nur da sinnvoll einsetzen, wo die Wissenschaft kein gutes Verständnis davon hat wie sich ein Problem mathematisch beschreiben und modellieren lässt.

Sprachmodelle und Computer Vision sind gute Beispiele, denn es hat halt bisher noch niemand auf anderem Weg eine (gut funktionierende) Formel gefunden die berechnet ob ein paar hundert Pixelwerte eine Katze abbilden oder einen Hund. Das geht bisher nur datenbasiert mit KI.

weissbinder@feddit.org · 3 pts · 138d

Und wen wundert's?

jokro@feddit.org · 1 pts · 138d (1 reply)

Dass auf Daten trainierte Modelle gut klappen war ja sehr plausibel mit den riesigen Datenmengen die wir für das Wetter haben. Genau so ist zu erwarten, dass es für Ereignisse mit wenig bis keinen Daten schlechter klappt. Also wo ist die Nachricht?

frmz@feddit.org · 3 pts · 138d

Die Nachricht ist, dass das mit wissenschaftlicher Rigorosität untersucht wurde und in diesem Fall deine Intuition richtig lag. Bloß weil etwas "logisch" und "zu erwarten" ist, heißt es noch lange nicht, dass es wissenschaftlicher Betrachtung immer stand hält 😉