Könnte künstliche Intelligenz die Klimamodellierung wirklich verändern?

Die Studie kombiniert das Fachwissen von Google und dem Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) und stellt NeuralGCM vor: einen revolutionären KI-basierten Ansatz, der herkömmliche Klimamodelle übertreffen könnte.

Modellierung; Vorhersage
Die Klimamodellierung wird dank künstlicher Intelligenz auf den neuesten Stand gebracht.

Die Erde mit ihrer komplexen Atmosphäre und den miteinander vernetzten Ozeanen funktioniert wie eine gigantische Maschine mit unendlich vielen Zahnrädern. Seit Jahrzehnten versuchen Wissenschaftler zu verstehen, wie sie funktioniert, um ihre Zukunft angesichts des Klimawandels vorhersagen zu können.

Heute gibt es eine Entdeckung, die diese Aufgabe revolutionieren könnte: NeuralGCM.

Die Herausforderung der Klimamodellierung

Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, den Klimawandel mithilfe eines Puzzles vorherzusagen, das aus Milliarden von Teilen besteht, von denen jedes ein komplexes Element unserer Umwelt darstellt. Wolken über dem Pazifik, Stürme in der Sahara, Meeresströmungen über dem Atlantik: alles hängt zusammen. Aber die Teile des Puzzles sind nicht immer an der richtigen Stelle, und manchmal fehlen sogar einige, was zu Fehlern in den Prognosen führen kann.

Hier kommen Klimamodelle ins Spiel, die auf komplexen Gleichungen beruhen, welche die Wechselwirkungen zwischen der Atmosphäre, den Ozeanen, dem Eis und vielen anderen Elementen beschreiben. Obwohl sie aufgrund der Komplexität des Klimasystems auf Näherungswerten beruhen, testen die Forscher verschiedene Szenarien und beobachten deren Auswirkungen auf unseren Planeten.

Diese traditionellen Modelle, so leistungsfähig sie auch sind, haben jedoch ihre Grenzen. Sie beruhen auf einem lückenhaften Verständnis der physikalischen Prozesse, die unser Klima bestimmen. Sie erfordern gigantische Berechnungen, die Supercomputer wochen- oder sogar monatelang in Anspruch nehmen. Trotz ihrer Komplexität haben sie immer noch Schwierigkeiten, bestimmte lokale Phänomene zu erfassen oder extreme Ereignisse wie Hitzewellen oder Wirbelstürme genau vorherzusagen.

NeuralGCM: KI als Retter in der Not

Dieses Modell, das in Zusammenarbeit zwischen Google und dem Europäischen Zentrum für mittelfristige Prognosen (ECMWF) entwickelt wurde, kombiniert traditionelle physikalische Modellierung mit maschinellen Lernverfahren. Die 2024 in der Fachzeitschrift Nature veröffentlichte Studie zeigt, dass NeuralGCM nicht nur mit klassischen Klimamodellen konkurrieren kann, sondern diese unter bestimmten Bedingungen sogar übertrifft.

NeuralGCM zeichnet sich durch seine innovative Nutzung neuronaler Netze zur Simulation komplexer Klimaprozesse aus. Statt sich ausschließlich auf ausgeklügelte Gleichungen zu verlassen, wird dieses System der künstlichen Intelligenz durch die Analyse von Bergen historischer Klimadaten "trainiert", um die komplexen Beziehungen zwischen Klimavariablen zu lernen. Mit jedem neuen Datensatz verfeinert NeuralGCM seine Vorhersagen und wird immer genauer.

Vorteile von NeuralGCM

  • Genauere Simulationen: NeuralGCM ist hervorragend in der Lage, Klimaereignisse und -trends zu simulieren und bietet eine höhere Genauigkeit als herkömmliche Modelle. Bei der Simulation der El Niño Southern Oscillation zeigte NeuralGCM zum Beispiel eine außergewöhnliche Fähigkeit, klimatische Schwankungen vorherzusehen.
  • Effizientere Simulationen: Durch den Einsatz von maschinellem Lernen ist NeuralGCM nicht nur schneller, sondern auch wesentlich kostengünstiger als herkömmliche Modelle. Dadurch können Simulationen in größerem Umfang und häufiger durchgeführt werden.
  • Vollständigere Simulationen: NeuralGCM kann so erweitert werden, dass zusätzliche Teile des Klimasystems, wie die Ozeane und die Biosphäre, einbezogen werden, wodurch ein vollständigeres Bild unserer Umwelt entsteht.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass NeuralGCM einen großen Fortschritt in der Klimamodellierung darstellt und das Potenzial hat, unser Verständnis des Klimawandels zu verändern. Durch genauere, effizientere und vollständigere Simulationen könnte dieses Modell unsere Fähigkeit verbessern, die Auswirkungen des Klimawandels vorherzusagen und wirksamere Strategien zur Eindämmung und Anpassung zu entwickeln.

Es sollte betont werden, dass NeuralGCM die Wissenschaftler nicht ersetzen, sondern sie bei ihrer Aufgabe unterstützen wird. Es ist ein neues Werkzeug im Arsenal des Kampfes gegen den Klimawandel, das es den Forschern ermöglichen wird, die Grenzen des Wissens noch weiter zu verschieben. Auch wenn KI manchmal komplex und einschüchternd wirkt, darf man nicht vergessen, dass sie in erster Linie entwickelt wurde, um der Menschheit bei der Lösung ihrer dringendsten Probleme zu helfen.

Quellenhinweis:
Kochkov, D., Yuval, J., Langmore, I. et al. Neural general circulation models for weather and climate. Nature (2024).