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19.03.2024

Meteomatics und NVIDIA liefern KI-basierte und mi-nutenschnell berechnete Wettervorhersagen für die Energiebranche

Neue Technologie verknüpft hyperlokale Echtzeit-Wetterdaten mit generativer KI für noch schnellere Verfügbarkeit von Wettervorhersagen

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St. Gallen, 19. März 2024 – Meteomatics, der Schweizer Anbieter von hochpräzisen Wetterinformationen, arbeitet zukünftig mit NVIDIA, dem weltweit führenden Anbieter von KI-Computing, zusammen. Das gemeinsame Ziel: Echtzeit-Wettervorhersagen mit einer bisher unerreichten Schnelligkeit und Genauigkeit bereitstellen zu können. Damit werden Unternehmen weltweit in der Lage sein, die Auswirkungen des Wetters auf ihr Geschäft noch frühzeitiger und in der bekannten Meteomatics-Auflösung von 90 Metern vorherzusehen.

In Kooperation mit NVIDIA führt Meteomatics erste Pilotprojekte mit den drei Energieunternehmen ENGIE, Louis Dreyfus Company und TotalEnergies durch. Das Ziel ist es, die Fähigkeit zu testen, Wettervorhersagen konsistent innerhalb von Minuten statt Stunden zu liefern. Im Anschluss an diese Pilotprojekte wird Meteomatics seinen KI-gestützten Wetterdatenservice für weitere Geschäftsfelder zur Verfügung stellen. Der Schwerpunkt wird dabei auf der Prognose Erneuerbarer Energien und dem Handel liegen.

Erneuerbare Energien wie Solar-, Wind- und Wasserkraft sind unerlässlich, um den wachsenden Strombedarf zu decken und das globale Vorhaben hin zu Netto-Null-Emissionen zu erreichen. Da aber Erneuerbare Energien stark vom sich ständig ändernden Wetter abhängig sind, können sich schon kleinste Veränderungen enorm auf die Stromproduktion auswirken. Für Energieunternehmen ist es daher von entscheidender Bedeutung, Wetterveränderungen kurz-, mittel- und langfristig präzise vorherzusehen, um ihre Anlagen effizienter einsetzen und profitabler handeln zu können.

Derzeit kann Meteomatics anhand seiner auf physikalischen Gleichungen und Gesetzen beruhenden Wettermodelle hyperlokale Wettervorhersagen bereits Stunden vor dem Eintreten der Wetterlage bereitstellen. Durch die Nutzung der Cloud-APIs von NVIDIA wird Meteomatics nun in der Lage sein, KI-basierte Wettervorhersagen noch schneller als mit traditionellen Methoden zu liefern. Energieunternehmen erhalten dadurch einen Wettbewerbsvorteil, da sie Wetterveränderungen frühzeitiger erkennen und den Handel entsprechend anpassen können.

Martin Fengler - CEO at Meteomatics
Dr. Martin Fengler
CEO / Founder
Durch unsere Zusammenarbeit mit NVIDIA können Energieunternehmen ihre Aktivitäten im Bereich der erneuerbaren Energien optimieren.

Die generative KI-Technologie von NVIDIA kann Wetterprognosen auf Grundlage der Echtzeit-Wetterdaten von Meteomatics mit einer Auflösung von bis zu zwei Kilometern erstellen. Diese Prognosen werden durch die Wetter-API von Meteomatics mittels Downscaling-Verfahren auf eine Auflösung von 90 Metern herunterskaliert. Dieses Verfahren erhöht die Genauigkeit etwa dadurch, dass es die Vorhersagen an lokale Einflussfaktoren wie Berggipfel und Täler angleicht. Über die einfach nutzbare Wetter-API von Meteomatics nutzen Unternehmen die daraus resultierenden, herunterskalierten Vorhersagen für ihre Geschäftsprozesse.

„Durch unsere Zusammenarbeit mit NVIDIA können Energieunternehmen ihre Aktivitäten im Bereich der erneuerbaren Energien optimieren. Die frühzeitige und präzise Kenntnis von Wetterschwankungen hilft dabei, die Profitabilität zu steigern", sagt Martin Fengler, CEO und Gründer von Meteomatics. „Wir werden diese Fähigkeit auf weitere Branchen ausweiten und geben den Unternehmen damit zugleich eine allumfassende Auswahl von Quellen zur Wettervorhersage an die Hand."

Dion harris
Dion Harris
Data Center Product GTM
NVIDIA
Unsere Zusammenarbeit mit Meteomatics wird KI-gestützte Wettervorhersagen für Energieunternehmen und bald auch für andere Branchen schneller und genauer machen.

Der Hauptvorteil der KI-gestützten Wettervorhersage ist die Verkürzung der für die Berechnung des Modells erforderlichen Zeit. In der Regel benötigen traditionelle Modelle mehrere Stunden, KI-Modelle dagegen nur Minuten oder sogar Sekunden. Indem Meteomatics diese KI-Modelle auf der Grundlage von 90m-Downscaling präzisiert, stimmt der errechnete Output noch stärker mit den tatsächlichen stationären Beobachtungsdaten überein. Dies führt zu einem erheblichen Vorteil für den Handel mit Energie und anderen Gütern.

„Das Wetter wirkt sich auf jedes einzelne Unternehmen aus. Und speziell für die Energiebranche bei der Nutzung Erneuerbarer Energien in großem Umfang ist das Wetter eine der größten Herausforderungen.", sagt Dion Harris, Data Center Product GTM bei NVIDIA. „Unsere Zusammenarbeit mit Meteomatics wird KI-gestützte Wettervorhersagen für Energieunternehmen und bald auch für andere Branchen schneller und genauer machen."

Meteomatics erstellt hochwertige Wetterprognosen für rund 700 Unternehmen auf der ganzen Welt, darunter ENEL, Tesla, Swiss Re, Airbus und Toyota. Die Wettermodelle des Unternehmens stützen sich auf Daten, die von den eigenen Meteodrones – Wetterdrohnen, die bis zu einer Höhe von 6.000 Metern fliegen können – sowie 110 weitere Datenquellen wie Satelliten und Radar- und Wetterstationen.

Über Meteomatics

Meteomatics ist einer der weltweit führenden Anbieter von Wetterinformationen. Das Schweizer Unternehmen vereint Expertise in Meteorologie, Ingenieurswesen und IT zur Entwicklung komplexer Branchenlösungen und hochpräziser Technologien für eine Welt, in der genaue Wetter- und Klimaanalysen immer wichtiger werden.

Meteomatics unterstützt Institutionen und Unternehmen weltweit dabei, ihre Geschäftsprozesse perfekt zu planen, die Produktivität zu steigern und Risiken zu minimieren. Mehr als 600 Unternehmen aus Branchen wie Energie, Verkehr, Landwirtschaft und Versicherung verlassen sich auf Meteomatics – darunter branchenführende Unternehmen wie Volkswagen, Airbus, Swiss Re, Tesla, Toyota und EDF Energy. Meteomatics wurde 2012 gegründet und beschäftigt über 130 Mitarbeitende. Der Hauptsitz des Unternehmens befindet sich in St. Gallen in der Schweiz.

Martin Fengler - CEO at Meteomatics
Dr. Martin Fengler
CEO / Founder

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