Künstliche Intelligenz in der Wetter- und Klimaprognose: Was bedeutet das für unsere zukünftige Wettervorhersage?

Künstliche Intelligenz macht auch vor der Meteorologie nicht halt. Neue KI-basierte Modelle können Wettervorhersagen erstellen, ohne dabei die physikalischen Grundgesetze unsere Atmosphäre zu kennen. Auch in der Kommunikation der mit dem Klimawandel einhergehenden Herausforderungen kann Künstliche Intelligenz unterstützen wie der neue Chatbot ClimateChat beweist.

KI
Künstliche Intelligenz übernimmt immer mehr Bereiche unseres Lebens. Neben KI-basierten Wettervorhersagemodellen gibt es auch sprachbasierte Modelle, die bei der Kommunikation der Herausforderungen des Klimawandels helfen sollen.

Künstliche Intelligenz erreicht immer mehr Bereiche unseres Lebens und macht auch vor dem Wetter nicht halt. Während die ersten Generationen von KI-Modellen hauptsächlich sprachbasierte Modelle handelte, können moderne KI-Lösungen auch Bilder oder gar Videos erstellen oder bearbeiten. Auch im Bereich der Wettervorhersage gibt es KI-basierte Ansätze. Aber wie unterscheiden sich eigentlich ein herkömmliches Wettervorhersagemodell und ein KI-basiertes Modell?

Klassische Wettermodelle mit physikalischem Kern

Herkömmliche Wettervorhersagemodelle wie ICON, GFS oder ECMWF sind numerische Modelle. Sie haben einen Kern, in dem die physikalischen Grundgesetze in Form von Gleichungen festgehalten sind. Diese Gleichungen können von Modell zu Modell variieren, aber enthalten in der Regel die sogenannten Navier-Stokes-Gleichungen, die thermische Zustandsgleichung idealer Gase, sowie die Erhaltungssätze der Thermodynamik und der Kontinuität.

Weil diese komplexen Gleichungssysteme in aller Regel nicht analytisch lösbar sind, werden sie numerisch gelöst. Das Modell berechnet anhand eines möglichst genauen Ist-Zustands (wird üblicherweise Analyse genannt) diskrete Zeitschritte in die Zukunft voraus. Dabei handelt es sich üblicherweise um 1h, 3h oder 6h Zeitschritte.

Die Berechnung basiert dabei auf den Gleichungen im physikalischen Kern des Modells, der die Naturgesetze möglichst repräsentativ abbilden soll.

KI-Modelle haben keinen physikalischen Kern

Genau dieser physikalische Kern ist bei KI-gestützten Wettervorhersagemodellen nicht vorhanden. Stattdessen kennt das Modell einen riesigen Datensatz von Analysen, also von vergangenen Ist-Zuständen, und dem weiteren Wetterverlauf basierend auf diesen Zuständen. Innerhalb dieses riesigen Datensatzes erkennt das KI-Modell wiederkehrende Muster und erstellt damit eine Vorhersage.

Doch nicht nur in der direkten Wettervorhersage können KI-gestützte Methoden helfen. Wie schon zu Beginn des Artikels angeschnitten, ist die Stärke von Künstlicher Intelligenz bisher der sprachbasierte Ansatz.

Eine neue spezialisierte KI namens ChatClimate soll die Herausforderungen in der Kommunikation des Klimawandels angehen. An korrekte Daten und Fakten zu kommen, ist für Laien oft nicht einfach. Auf Social Media findet man häufig nur unbelegte Meinungen - wissenschaftliche Daten findet man oft in wissenschafltichen Papern oder Journalen, die teilweise schwer zugänglich sind.

ChatClimate bietet eine benutzerfreundliche Lösung in Form eines Chatbots, die allen einen sofortigen Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen aus den aktuellsten WMO- und IPCC-Berichten bietet.