Missing Link: KI in der Wettervorhersage – die stille Revolution

Wettervorhersagen wurden in der Vergangenheit mit komplexen numerischen Modellen errechnet. Mit der künstlichen Intelligenz hat eine Revolution begonnen.

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Mithilfe von KI könnten Wettervorhersagen in Zukunft besser werden

(Bild: mki / heise online)

Lesezeit: 6 Min.
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Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Systeme, die ihre Algorithmen selbst weiterentwickeln – das wäre doch eigentlich auch etwas für die Wettervorhersage, denkt sich der Laie. Und recht hat er: Nur, dass Meteorologen beim Thema KI längst nicht mehr in der Kategorie "Was-wäre-wenn" denken, sondern bereits in Prozessen stecken, die praktische Anwendungen zum Ergebnis haben. So auch beim Deutschen Wetterdienst (DWD). Und streng genommen spielt KI bereits seit Jahrzehnten eine Rolle in der Wettervorhersage. Nur, dass die aktuellen Entwicklungen dies auf ein ganz neues Niveau heben.

Prof. Dr. Roland Potthast, beim DWD Leiter der Numerischen Wettervorhersage, würde sogar so weit gehen, zu sagen, dass der DWD durchaus schneller als manch anderer Wetterdienst dabei ist, neue Technologien zu integrieren. Dafür, bei Innovationen agil reagieren zu können, habe sich die Bundesanstalt mit Sitz in Offenbach am Main im vergangenen Jahrzehnt entsprechend aufgestellt. Und nun zahle sich das aus: Die KI sei weit mehr als eine kleine Verbesserung, sagt der Mathematiker: "Das Wort Revolution ist durchaus angemessen." Nur dass diese Revolution deutlich stiller abläuft, als bei Sprachmodellen wie ChatGPT oder Bard, die fast täglich in den Schlagzeilen stehen.

Vereinfacht gesagt: Mit KI soll sich die Qualität der Wettervorhersage verbessern. Die Berechnungen würden schneller, erklärt Potthast. Und wo vorher ein Großrechner notwendig war, genügt in Zukunft manchmal auch ein Laptop. Der Wetterexperte warnt allerdings davor, die bisherigen numerischen Modelle als veraltet abzutun: Es sei eher wie in der Mobilität im Vergleich zwischen Auto und Flugzeug. Die Fliegerei habe ganz neue Industrien und Möglichkeiten geschaffen. Doch das Auto bleibt das Mittel der Wahl am Boden und auf kurzem Wege. So ähnlich sei es auch in der Meteorologie mit der KI: "Neue und alte Ansätze ergänzen sich."

Der DWD sei dabei angetreten, diese Revolution mitzugestalten. Der Deutsche Wetterdienst forscht dabei nicht nur auf eigene Faust, sondern auch sehr stark im europäischen Verbund mit seinen Partnern, etwa bei EUMETSAT oder EUMETNET. Im Dezember wurde zusammen mit anderen Wetterdiensten bei EUMETNET die neue KI-Roadmap beschlossen. Der DWD sei dabei "coordinating member", übernimmt also die Führungsrolle. Doch längst hat auch Big Tech das Potenzial der KI für die Wettervorhersagen entdeckt. Darunter sind bekannte Namen wie Google, Nvidia, Huawei und Microsoft. Auch hier versperren sich die Wetterdienste nicht, stellen Daten bereit und schauen sich die Entwicklungen, wie GraphCast von Google DeepMind, genau an.

GraphCast etwa berechnet keine physikalischen Gleichungen, sondern lernt auf Grundlage historischer Wetterlagen, wie sich das Wetter weiter entwickeln könnte. Das ist ein ähnlicher Ansatz wie bei Text-KIs, die aufgrund von komplexen Wahrscheinlichkeiten bemerkenswert gut Texte formulieren. In sogenannten Reanalysen berechnet die KI die damaligen Analysen anhand von Wetterbeobachtungen noch einmal neu: Aus diesem Prozess können im Idealfall Erkenntnisse gewonnen werden, die die Vorhersagen verbessern.

Testlauf: Beim ECMWF kann eine aktuelle Vorhersage eingesehen werden, die mittels Machine Learning und GraphCast entsteht.

(Bild: ECMWF)