Als Professor an der Münchner Ludwigs-Maximilians-Universität ist es George Craig gewohnt,wissenschaftlich stets auf dem neuesten Stand zu sein und sich entsprechend weiterzubilden. „Doch in den letzten paar Jahren habe ich so viele wissenschaftliche Paper gelesen,wie zuletzt in meiner Zeit als Doktorand“,gibt er zu und lacht.
Der Grund:Die künstliche Intelligenz (KI) hat längst auch Einzug in die Meteorologie gehalten und verändert diese so rasch,dass auch renommierte und routinierte Wissenschaftler sich bemühen müssen,auf dem neuesten Stand zu bleiben und die neuen Möglichkeiten nicht zur zu verstehen,sondern auch an die Studenten weiterzugeben. „Für unser Fachgebiet ist die KI eine riesen Chance“,ist sich der Professor sicher.
In vier Teilbereichen der Meteorologie ist KI nutzbar
Grob gesagt kann die KI laut Craig in der Meterorologie in vier Teilbereichen genutzt werden:
- Zur allgemeinen Informationsbeschaffung,
- zur Datenanalyse,
- zur Verbesserung der Wettervorhersage und
- künftig eventuell als Ersatz für ganze Wettervorhersagesysteme.
„Beim ersten Anwendungsfall unterscheiden wir uns nicht von vielen anderen KI-Nutzern“,sagt Craig. „Wir benutzen die KI als Werkzeug im Forscheralltag wenn wir Fragen zu wissenschaftlichen Themen haben oder beispielsweise Hilfe beim Programmieren brauchen.“
Spezifischer wird es beim zweiten Anwendungsfall – der Datenanalyse. „Hier bietet uns die KI vor allem dann neue Möglichkeiten,wenn man große Daten vor sich hat und diese analysiert werden sollen“,erklärt der Meteorologe. „Das gilt etwa auch im Bereich von Clusteranalysen,wo wir heute mithilfe der Daten Dinge herausfinden,die früher nicht möglich gewesen wäre.“
Ein Beispiel:Die Analyse von Extremniederschlagsereignissen in Norditalien. „Wir haben dafür die Extremniederschlagsereignisse einer Zeitspanne von 34 Jahren klassifiziert und mithilfe des Datensatzes rausgefunden,dass es drei Arten von Wetter gibt,die zu dem Extremereignis führen. Das hilft uns bei den künftigen Vorhersagen solcher Ereignisse.“
„Revolution“ für die Wettervorhersage
Den KI-Einsatz bei der Wettervorhersage bezeichnet Craig gar als Revolution. „Wir benutzen für unsere Vorhersagen bisher numerische Modelle,die auf Basis aktueller Daten und vor dem Hintergrund verschiedener Gesetze wie Energie- und Masseerhaltung mögliche Weiterentwicklungen berechnen“,erklärt der Wissenschaftler. „Diese Rechnung ist aber riesengroß und es braucht viele Informationen,deren Berechnungen normalerweise derart lange dauert,dass sie für die Vorhersagen teilweise nicht zu nutzen ist.“
Das galt laut Craig beispielsweise für Informationen über die Sonnenstrahlung. Deren Berechnung sei sehr kompliziert,da die Photonenstrahlung an vielen Stellen reflektiert wird – etwa von Wolken oder der Erde selbst.
„Wenn so eine Berechnung zehn Tage dauert,bringt mir das Ergebnis für die Vorhersage für morgen nichts“,sagt Craig. „Wenn aber eine KI die Sonnenstrahlung simuliert,dann geht das mit ähnlicher Genauigkeit wie die Berechnungen aber tausend Mal schneller.“ Mithilfe der KI könne man nun die Sonnenstrahlung in die Wettervorhersage mit einbringen. „Der Deutsche Wetterdienst hat dies mittlerweile operationalisiert. Vor fünf Jahren war das noch undenkbar.“
Vorhersagen können mehr Tage abdecken als bislang
Noch am Anfang steht der vierte Anwendungsfall der KI in der Meteorologie. „Es wird daran geforscht und gearbeitet,ganze Wettervorhersagesysteme durch KI zu ersetzen“,sagt Craig. „Also,dass es auf der einen Seite Messungen und die Infos zu den Vorbedingungen gibt und am Ende der Berechnungen eine Vorhersage herauskommt.“
Der Vorteil:Neben einer zeitlichen Verbesserung könnte die Vorhersage auch weniger fehlerhaft sein und vor allem mehr Tage abdecken als bislang. „Aktuell geht eine seriöse Wettervorhersage ungefähr eine Woche“,sagt der Professor. „Die KI-Modelle können ein bis eineinhalb Tage weiter reichen.“ Ein Blick in die Vergangenheit zeige,wie bedeutend diese Verbesserung ist. „In den vergangenen 50 Jahren hat man die Dauer der Vorhersage alle zehn Jahre um einen Tag verbessern können“,erinnert sich Craig. „Nun haben wir in den vergangenen zwei Jahren eine Verbesserung erreicht,für die wir früher zehn Jahre gebraucht haben.“
Keine Konkurrenz für Meteorologen
Als Konkurrenz für Meteorologen sieht Craig die KI nicht. „Es gibt zwar schon einige Techfirmen wie Nvidia oder Microsoft,die über ihre Datensätze Vorhersagemodelle drüberlaufen lassen,aber das funktioniert noch nicht sehr gut. Der Fortschritt kommt nicht nur von den Daten,sondern von der Integration der Simulationen und den Beobachtungen“,sagt er. „Und dafür braucht es nach wie vor Menschen und ihr physikalisches Verständnis sowie beispielsweise Wissen über die Satelliten und wo die Fehler in der Messung sind.“ Für Forschende wie ihn sei die KI keine Bedrohung,sondern – im Gegenteil – eine tolle Möglichkeit:„Ich hatte nicht gedacht,dass es in der Meteorologie auf einmal so spannend wird“,sagt er begeistert.
