Die Revolution der Klimamodelle durch Künstliche Intelligenz

Stell dir vor, du könntest das Wetter oder das Klima der nächsten hundert Jahre mit einer Präzision vorhersagen, die bis vor kurzem undenkbar war. Dank der Künstlichen Intelligenz (KI) ist dieses Szenario nicht mehr nur Science-Fiction. Bis 2017 war die Modellierung von Wolken und Klima eine Sisyphusarbeit, bei der Fachleute mühselig berechnen mussten, wie Wassertröpfchen, Luftströmung und Temperatur interagieren. Doch seitdem hat die KI die Spielregeln verändert und, wie der Klimaforscher Tapio Schneider sagt, die Wissenschaft deutlich erleichtert und beschleunigt.

Klimamodelle, die traditionell auf manuell erstellten Berechnungen basieren, benötigen leistungsstarke Supercomputer und sind sowohl zeitaufwendig als auch energieintensiv. Ein Modell kann bis zu zehn Megawattstunden Energie verbrauchen – vergleichbar mit dem Jahresverbrauch eines US-Haushalts. Hinzu kommt die Schwierigkeit, kleinräumige Phänomene wie die Bildung von Regentropfen zu simulieren. Doch die KI-Revolution bietet Lösungen, die diese Herausforderungen überwinden.

Fachleute nutzen KI in der Klimamodellierung auf drei Arten: Entwicklung von Emulatoren, die herkömmliche Modelle nachahmen, ohne alle Berechnungen durchzuführen; Erstellung von Basismodellen für breite klima- und wetterbezogene Aufgaben; und Integration von KI in physikalische Modelle zur Schaffung hybrider Modelle. Diese Ansätze könnten die Erstellung von Klimamodellen revolutionieren, indem sie schneller, genauer und energieeffizienter werden.

Ein Beispiel für den Erfolg von KI in der Klimamodellierung ist das Modell QuickClim, das in der Lage ist, Tausende von Szenarien in kürzester Zeit zu analysieren. Ein anderes Team entwickelte einen Emulator, der atmosphärische Bedingungen mit höherer Genauigkeit und Energieeffizienz vorhersagen kann. Trotz dieser Fortschritte gibt es Herausforderungen, wie die Verifizierung der KI-Ergebnisse und das Problem der Blackbox, das das Vertrauen in KI-Modelle erschweren könnte.

Die Kombination aus KI und traditionellen Methoden könnte jedoch der Schlüssel sein. Hybride Modelle, die KI für die Simulation von schwierig zu modellierenden, kleinräumigen Prozessen nutzen, könnten sowohl die Genauigkeit erhöhen als auch vertrauenswürdiger sein. Tapio Schneider und sein Team arbeiten an solchen Modellen, und ähnliche Projekte zur Erstellung digitaler Zwillinge der Erde sind sowohl bei der NASA als auch der Europäischen Kommission in Arbeit.

Die KI-Revolution in der Klimaforschung bringt uns dem Ziel, das Wetter und das Klima mit beispielloser Genauigkeit und Geschwindigkeit zu simulieren, einen großen Schritt näher. Doch trotz des Potenzials bleiben Herausforderungen, die es zu überwinden gilt, um das volle Vertrauen in diese Technologie zu gewinnen.