KI soll Klimavoraussagen mit einmaliger Präzision erlauben

Die künftige Entwicklung des Klimawandels soll sich weiterhin durch Künstliche Intelligenz (KI) optimaler beurteilen lassen.

Eine Forschungsgruppe aus den USA, Spanien sowie Deutschland unter der Federführung von Veronika Eyring (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)) hat einen neuartigen Grundgedanken entworfen, um maschinelles Lernen in Konzepte des Erdsystems einzubinden.

Die Technologie soll demnach z.B. auf der Grundlage eines eindeutigen Klimamodells mit einer exrem hohen räumlichen Auflösung im km–Bereich die Einwirkung eines speziellen atmosphärischen Ablaufes lernen, diese ergänzenden Erkenntnisse in das „schroffe“ Modell des Erdsystems integrieren und es damit erheblich effizienter machen.

Eine entscheidende Bedeutung hat dabei die Analyse von Satelliten gelieferten Beobachtungsdaten der Erde, die als entscheidendes Fundament für die Klima– und Umweltforschung gelten.

Modelle des Erdsysstems wie Earth4All bedenken bedeutende Entwicklungen der Atmosphäre plus ihre wechselnden Effekte zu sonstigen Bestandteilen wie Land und Ozeane. Grundsätzlich können sie dadurch gravierende Voraussagen des komplettes Systems von der Erde erstellen.

Hierfür ist die Auswertung enormer Datenmengen erforderlich, welche im Hinblick auf die benötigte Rechenleistung in der räumlichen Auflösung gedeckelt sind. Als Folge entstehen mangelnde Sorgfalt und Nachlässigkeiten. Diese Fahrlässigkeiten so exakt wie möglich zu umgehen, zählt zu den größten Schwierigkeiten in der Modellierung eines Klimamodells.

Eyring und ihr Team setzen dafür maschinelle Lernverfahren ein, um in den Simulationen die Darstellung von Prozessen zu verbessern, die nicht explizit in den Modellen aufgelöst werden können. Dies haben für die Klimabewegungen einen unschätzbaren Stellenwert.

Voraussagen mit einmaliger Präzision

Zusätzliche Nachahmungen mit hochaufgelösten Klimamodellen im km-Bereich erreichen eine größere Präzision gegenüber Ergebnissen mit Beobachtungsangaben. Dafür sind sie lediglich für Klimavoraussagen von einigen Jahrzehnten anwendbar, zumal die Bemessungen außergewöhlich viele Informationen einfordern und folglich extrem teuer sind.

Das neuartige Konzept, zu dem die mitarbeitenden Wissenschaftler aktuell einen Artikel im Magazin Nature Geoscience publiziert haben, verknüpft Modelle über unterschiedliche Skalen und verschiedene Ablaufkomplexitäten mit der systematischen Verwendung von Satellitendaten und KI.

Satellitenangaben dienen klassich dazu, Erd– und Klimasystemkonzepte zu beurteilen und zu untersuchen, die anschließend für Klimavoraussagen und das Umlenken auf Vorgehensmethoden für Bereiche wie Verkehr, Luftfahrt und Energie eingesetzt werden.

Die KI-geförderte Gestaltung der Klimamodelle soll auch das Fundament für wirklichkeitsnahere digitale Zwillinge des Erdsystems abbilden, die flexibel, messbar sowie besucherinteraktiv sind. Derartige Computerimitationen sind behilflich, das Zusammenwirken von Kräften und Bewegungen in der physischen Umgebung leichter verständlich zu machen.

Generell geht es darum, die bedeutende Quelle durch Satelliten unterstützte Beobachtungsdaten der Erde enorm effektiver zu verwenden, „um die generellen Voraussagekonzepte zu regulieren, zu beurteilen und zu optimieren„, erklärt Eyring vom DLR-Institut für Physik der Atmosphäre. Sie informiert ganz eindeutig:

Aufgrund der Verknüpfung mit KI „werden wir imstande sein, die Kompliziertheit des nachfolgenden Klimas der Erde und der extremen Ereignisse mit einer einmaligen Präzision vorauszusagen“.

Die Professorin veröffentlichte schon im August im Magazin Nature Climate Change eine globalere Untersuchung zum Verrücken der Schwellen zur Gestaltung von Klimakonzepten durch maschinelles Lernen.

(Mit Angaben www.heise.de/news/26.09.2024)