Das Wetter ist nach wie vor ein Top-Gesprächsgegenstand der Menschen. Es ist aber auch für viele Unternehmen und Branchen (z. B. Landwirtschaft, Handel, Verkehr) wichtig. Der Bedarf an guten Wettervorhersagen steigt daher. WetterOnline aus Bonn ist einer der führenden Dienstleister in diesem meteorologischen Segment.
Das Unternehmen mit rund 260 Mitarbeitern wurde 1996 von Dr. Klaus Hoffmann gegründet. Das Geschäftsmodell von WetterOnline basiert auf drei Säulen:
- Online-Werbung: WetterOnline finanziert sich hauptsächlich durch Werbung auf seiner Webseite und in seinen Apps, die regelmäßig von 35 Millionen Nutzern besucht werden.
- Premium-Dienste: Das Unternehmen bietet kostenpflichtige Premium-Dienste an, die Nutzern detailliertere Wetterinformationen und zusätzliche Funktionen bieten.
- B2B-Dienstleistungen: WetterOnline bietet Wetterdaten und -vorhersagen für Unternehmen verschiedener Branchen an, beispielsweise für die Landwirtschaft, die Energiewirtschaft oder die Logistik.
- TV-Wetter: WetterOnline produziert Wettervorhersagen für verschiedene Fernsehsender.
Das Unternehmen aus Bonn hat sich vor allem durch seine hohe Genauigkeit und die Vielfalt seiner Produkte einen Namen gemacht. Durch den Einsatz von Künstliche Intelligenz (KI) wird es weiter bergauf gehen.
KI bei Wetterprognosen
- So analysieren KI-Modelle wie Googles GenCast oder NeuralGCM historische Wetterdaten und aktuelle Beobachtungen, um präzisere Vorhersagen zu erstellen. Auch der Deutsche Wetterdienst (DWD) hat mit dem KI-System AI-Var erstmals Beobachtungsdaten vollständig KI-basiert in Vorhersagemodelle integriert.
- KI ist auch hilfreich bei der Früherkennung von Extremwetter. Sie erkennt komplexe Wettermuster und kann extreme Ereignisse wie Stürme, Überschwemmungen oder Hitzewellen frühzeitig vorhersagen. Dies verbessert den Katastrophenschutz erheblich.
- KI-Modelle arbeiten zudem deutlich schneller als physikbasierte Modelle, was es ermöglicht, Vorhersagen in Minutentakt zu aktualisieren. Dies ist besonders hilfreich für Echtzeit-Anwendungen wie Unwetterwarnungen oder die Optimierung von Energienetzen.
- KI sorgt für wesentlich präzisere Prognosen. Sie reduziert Unsicherheiten, indem sie viele Szenarien gleichzeitig berechnet und Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Entwicklungen angibt. Hybride Modelle ermöglichen zuverlässigere Vorhersagen über längere Zeiträume, was für die Klimamodellierung wichtig ist.
Die Verschmelzung von KI- und traditionellen Modellen wird als vielversprechender Weg gesehen, um das Beste aus beiden Welten zu vereinen. Dies könnte nicht nur die Genauigkeit und Geschwindigkeit verbessern, sondern auch neue Anwendungsfelder wie die Optimierung erneuerbarer Energien oder die Planung urbaner Infrastrukturen eröffnen.
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