Bryssels superdator Sofia: Revolutionerande väderprognoser för alla!

Bryssels superdator Sofia: Revolutionerande väderprognoser för alla!

Den 1 december 2025 invigde Vrije Universiteit Brussel (VUB) sin nya Tier-1 superdator "Sofia", som anses vara den kraftfullaste datorn i Flandern. Detta toppmoderna system drivs av ett belgiskt universitet vart sjätte år, och i denna cykel har VUB valt att fokusera på användningen av artificiell intelligens (AI) för att förbättra väderprognoser. "Sofia" ses som banbrytande, särskilt när det gäller att reagera på naturkatastrofer, som den senaste vattenbombningen i Vallonien.

Superdatorn, inrymd i Nexus datacenter i Zellik, stöds av en investering på 8,6 miljoner euro från den flamländska delstatsregeringen. Huvudmålet med "Sofia" är att använda avancerad datorkraft för att träna modeller som möjliggör snabbare respons på väderförändringar. Dessa förutsägelser kan vara avgörande för att räddningstjänsten och polisen ska kunna fatta snabba beslut om evakueringar.

Innovationer i väderprognoser

Förutom "Sofia" finns det också betydande framsteg genom nya AI-tekniker som Googles GraphCast. Denna moderna teknik möjliggör mer exakta och snabbare väderprognoser och kan bättre förutsäga extrema väderhändelser. Enligt en expert vid European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) överträffar GraphCast befintliga metoder på många områden. Tekniken kan producera en 10-dagars prognos på bara en minut på en AI-processor, vilket ger betydande fördelar jämfört med traditionella modeller som kräver mycket beräkningstid på grund av komplicerade ekvationer.

GraphCasts förmåga att göra korrekta prognoser samtidigt som den är resurseffektiv kan revolutionera hur väderdata bearbetas. Mest anmärkningsvärt är att GraphCast framgångsrikt förutspådde orkanen Lee korrekt nio dagar i förväg, medan traditionella modeller gav tydliga signaler först tre dagar senare.

Superdator vs AI

Teknikerna från "Sofia" och GraphCast konkurrerar inte direkt utan kompletterar varandra. GraphCast är baserat på ett autoregressivt koncept där väderparametrar för nästa tidpunkt förutsägs baserat på två tidigare ingångar. Detta AI-system kräver ingen superdator utan körs på små tensorprocessorer. Medan "Sofia" är designad för högupplösta modeller och bearbetning av stora mängder data, erbjuder GraphCast snabbare prognoser från historisk väderdata och kan därför arbeta effektivt.

Forskare är överens om att sådana AI-system kan komplettera befintliga numeriska modeller och potentiellt göra väderprognoser billigare, snabbare och mer tillgängliga. Men medan GraphCast var överlägset i många superdatortester, visade det svagheter i osäkerhetsbedömning, särskilt i långsiktiga förutsägelser.

Sammantaget lovar interaktionen mellan superdatorer som "Sofia" och AI-teknologier som GraphCast betydande framsteg inom väderprognoser och hantering, vilket är av stor betydelse för en mängd olika applikationer och för att förbereda sig för framtida naturkatastrofer.

För mer information kan du besöka artiklarna från VRT, Heise och Scinexx: VRT, Heise och Scinexx.