KI revolutioniert Wettervorhersagen: Präzisere Prognosen für Extremwetter!

KI revolutioniert Wettervorhersagen: Präzisere Prognosen für Extremwetter!

Der Winter in Deutschland zeigt sich in diesem Jahr von seiner launischen Seite: Schnee, Eis, Regen und Sonnenschein wechseln sich in rascher Folge ab. Solche wechselhaften Bedingungen führen oft zu Kritik an Wetter-Apps und deren Vorhersagen. Doch der Leiter der Vorhersage- und Beratungszentrale des Deutschen Wetterdienstes, Franz Molé, hebt hervor, dass die Trefferquote der Vorhersagen durchaus hoch ist. Die Grundlage hierfür bildet die Analyse großer Datenmengen von Blitzdaten, Satelliten und Niederschlagsradaren. In einem beeindruckenden Rhythmus wird die Atmosphäre alle fünf Minuten dreidimensional gescannt, wodurch präzise kurzfristige Vorhersagen möglich werden.

Die Technik des Nowcasting ermöglicht es, etwa Gewitter in Echtzeit zu monitoren, wie es in der Warnwetter-App des Deutschen Wetterdienstes zu sehen ist. Besonders herausfordernd bleibt die Prognose bei kleinräumigen oder kurzanhaltenden Phänomenen, wie Glatteis oder spontanen Gewittern. Hochaufgelöste Modelle sind hier gefragt, scheitern jedoch oft an den verfügbaren Rechenkapazitäten. Tatsächlich wird eine Zunahme von Extremereignissen durch den Klimawandel immer deutlicher, sodass Rekordtemperaturen in Deutschland in Zukunft bis zu 45 Grad erreichen könnten.

Künstliche Intelligenz im Wettersystem

Ein Hoffnungsträger für die Verbesserung der Wettervorhersagen ist die Künstliche Intelligenz (KI). Diese kann auf eine Geschwindigkeit zurückgreifen, die 10.000-mal schneller ist als herkömmliche numerische Modelle. Dabei benötigt sie jedoch kein physikalisches Abbild der Prozesse. Die angestrebte Kombination von physikbasierten Modellen und KI soll die Vorhersagen entscheidend verbessern. Ein bemerkenswerter Fortschritt ist das neue KI-Wettermodell des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF), das die bisherigen Vorhersagen übertrifft. Wetterdienste weltweit können diese Methode nutzen, um Extreme wie Starkregen oder Wirbelstürme präziser vorherzusagen.

Das KI-Modell, bekannt als AIFS (Artificial Intelligence Forecasting System), liefert im Durchschnitt bis zu 20 Prozent genauere Ergebnisse. In bestimmten Szenarien kann die Verbesserung sogar bis zu 40 Prozent betragen. Interessanterweise reduziert das Modell den Energieverbrauch um das 1.000-Fache und berechnet Vorhersagen zehnmal schneller. Somit können Wetterdienste künftig neue Daten für ihre Prognosen und Warnungen nutzen, was die Allgemeinheit erheblich profitieren lässt.

Ein Blick in die Zukunft der Klimaforschung

Technologien wie Google DeepMind und OpenAI entwickeln neueste KI-Modelle, die Extremwetterereignisse präziser vorhersagen und CO₂-Muster erkennen. Diese Modelle lernen kontinuierlich aus neuen Datensätzen und können unverhoffte Anstiege von CO₂-Emissionen identifizieren. Ein europäisches Frühwarnsystem hat bereits Erfolge bei der Prognose von Wetterkatastrophen mit über 90 Prozent Genauigkeit vorzuweisen. Es ist klar, dass KI das Potenzial besitzt, die Klimaforschung grundlegend zu revolutionieren.

Um jedoch das volle Potenzial dieser neuen Technologien auszuschöpfen, müssen einige ethische Fragen geklärt werden. Der Zugang zu Klimadaten und die Kontrolle über die KI-Modelle müssen transparent gestaltet werden, um Ungleichheiten in der Klimaforschung zu vermeiden. Die Entwicklung klarer Regeln für den Einsatz von KI in der Klimaforschung wird als dringlich angesehen, insbesondere da diese Modelle auch politische Entscheidungen beeinflussen könnten.

Die Fortschritte in der Wettervorhersage und Klimaforschung scheinen also vielversprechend, doch die Herausforderung besteht darin, diese Technologien mit dem nötigen Verantwortungsbewusstsein zu nutzen und dabei alle gesellschaftlichen Gruppen einzubeziehen. Besondere Aufmerksamkeit ist auch der Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen und Datenverzerrungen zu widmen, um eine gerechte und präzise Anwendung sicherzustellen.