Denn die arbeiten eben nicht mit numerischen Näherungen iterativer, nichtlinearer Gleichungen und ähnlichem, die KI kann einfach Muster im Wetter sehr gut analysieren und erkennen.Man muss sie eben nur mit vielen Wetterdaten füttern.
Und mit dem Ergebnis kann man dann wiederum deutlich bessere Gleichungssysteme und Modelle bauen als die bisherigen.Wobei man da noch (wie im anderen Posting erwähnt) auch auf die numerische Lösung verzichten und das ganze mit physics informed neural networks (pinns) lösen kann. So dass man für gute Vorhersagen eben kaum noch Rechenleistung braucht am Ende. Man braucht keine komplexen Höchstleistungsrechner mehr - es reichen einfache Workstations und so was.
Siehe auch:
https://www.dwd.de/DE/wetter/thema_des_tages/2023/11/19.html über Graphcast