AIMetSat

Ausgangssituation / Motivation

Das Sondierungsprojekt AIMetSat (Einführung künstlicher Intelligenz in satellitenbezogene meteorologische Prognoseverfahren) wird in Zusammenarbeit von drei jungen und innovativen Unternehmen durchgeführt, die jeweils Expertenwissen auf einem bestimmten Gebiet der Wissenschaft liefern.

MetGIS GmbH ist auf ultrahochauflösende meteorologische Vorhersagen spezialisiert, Xephor GmbH (wie auch MetGIS aus Österreich stammend) ist eines der weltweit führenden Unternehmen auf dem Gebiet der AGI (Artificial General Intelligence), während sich das Schweizer Startup ExoLabs GmbH mit der anspruchsvollen Verarbeitung von EO Daten beschäftigt.

Die Hauptmotivation für das Projekt besteht darin, das enorme Potenzial zu erkunden, das der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Kombination mit EO-Daten zur Verbesserung der Qualität meteorologischer Vorhersagen und der Simulation der Schneedecke bietet.

Inhalte und Zielsetzungen

Von den Problemen, die mit diesem Ansatz gelöst werden können, wird auf zwei ein spezieller Fokus gelegt. Das eine ist ein möglichst korrekte, hochaufgelöste Simulation der Schneebedeckung. Das andere ist die Schwierigkeit von numerischen Wettervorhersagemodellen, die meteorologischen Bedingungen in inneralpinen Tälern und Beckenlagen korrekt vorherzusagen, insbesondere hinsichtlich der Temperaturverteilung und der Bildung von Nebel- und tiefliegenden Wolkenfeldern (Hochnebel).

Methodische Vorgehensweise

Um diesen Problemen zu begegnen, entwickelt Exolabs neue Ansätze zur Verwendung einer Kombination von Sentinel-2, Sentinel-3 und MODIS-EO-Daten zur Unterscheidung zwischen Nebel bzw. Hochnebel und hochreichenden Wolken und erstellt hochauflösende Zeitreihen von EO-Daten, die für das Training der KI von Xephor benutzt werden.

Diese KI wird auch mit verschiedenen von MetGIS zusammengestellten Datensätzen versorgt (Beobachtungsdaten von Wetterstationen und Schneemessstellen; Zeitreihen des Outputs von numerischen Wettervorhersagemodellen).

MetGIS bereitet weiters KI-Inputdatensätze vor, die aus hochauflösenden digitalen Höhenmodellen abgeleitet wurden, wie Hangneigung, -ausrichtung und Terrainabschattung. Der für die nahe Zukunft geplante Einsatz von Letzterer in operativen Prognoseumgebungen wäre eine absolute Neuheit.

Das übergeordnete Ziel des Projekts ist es zu überprüfen, auf welche Weise die Kombination von EO-Daten und KI verwendet werden kann, um die Genauigkeit von MetGIS-Wettervorhersagen sowie die Präzision der Simulation der Schneebedeckung weiter zu verbessern. Die KI wird mit einer Vielzahl von Datensätzen gespeist und trainiert, die sich in Bezug auf räumliche Abdeckung und Auflösung, zeitlicher Auflösung, Kombination von Eingabeparametern usw. unterscheiden.

Erwartete Ergebnisse

Am Ende des Projekts werden Standardwettervorhersagen von MetGIS verglichen mit Prognosen, die auf KI-Ansätzen basieren. In einem Bericht werden Highlights der Verifikationsstudie zusammengefasst sowie Empfehlungen zur weiteren Vorgangsweise bezüglich der Einführung von KI in der Erstellung meteorologischer Vorhersagen bei MetGIS angeführt.

Projektleitung

MetGIS GmbH

Projektpartner:innen

• ExoLabs Ltd. liab. Co
• Xephor Solutions GmbH

MetGIS GmbH
Dr. Gerald Spreitzhofer
Lange Gasse 16/18
A-1080 Wien