Verbesserte Vorhersage von Hitzewellen dank KI

Extreme Hitzewellen sind selten, haben aber große Auswirkungen auf Lebewesen und ihre Umwelt. Ihre Ankunft zu antizipieren, ist eine zentrale Herausforderung.

In einem Artikel veröffentlicht in Flüssigkeiten zur körperlichen Überprüfung Am 4. April stellte ein interdisziplinäres Team französischer Wissenschaftler des CNRS, des CEA und der Claude-Bernard-Universität Lyon eine künstliche Intelligenz vor, die Hitzewellen vorhersagen kann. Basierend auf Deep Learning verwendet es statistische Modelle, die zahlreiche Parameter beinhalten, und greift zudem auf eine Vielzahl von Daten zurück.

Dieser probabilistische Ansatz unterscheidet sich von traditionellen, auf physikalischen Gesetzen beruhenden Prognosen, die beispielsweise für Wettervorhersagen verwendet werden. Die KI verwendet Umweltbedingungen wie Bodenfeuchte und den Zustand der Atmosphäre, um eine Wahrscheinlichkeit für eine extreme Hitzewelle bis zu einem Monat vor ihrem Eintreffen zuzuordnen. Das Forschungsteam trainierte die Technologie mit Wetterdaten aus 8.000 Jahren, die dank des Klimamodells PlaSim der Universität Hamburg simuliert wurden.

Die KI hat den Vorteil, ein statistisches Modell bereitzustellen, das in Sekundenschnelle Vorhersagen treffen kann, und kann auch verwendet werden, um Phänomene vorherzusagen, die mit herkömmlichen Klimavorhersagen und Klimamodellen schwer vorherzusagen sind, weil sie selten sind. Die Studie betonte jedoch, dass die KI, um zuverlässig zu sein, einen großen Datensatz haben muss, auf den sie zurückgreifen kann. Da diese Ereignisse jedoch selten sind, sind nur wenige Informationen verfügbar.

Um diese Schwäche auszugleichen, planen die Wissenschaftler, die KI mit Algorithmen zur Simulation seltener Ereignisse zu kombinieren, was sie tun vor fünf Jahren entworfen Prognosen zu verbessern.