Klimaforscher in Ostafrika integrieren künstliche Intelligenz (KI) in traditionelle Wettervorhersagemethoden, um die Genauigkeit von Extremwettervorhersagen mit minimalem Aufwand zu verbessern.
Der Klimawandel führt zu einer schnelleren Häufigkeit und Schwere extremer Wetterereignisse an Orten wie dem Horn von Afrika, wo auf die schlimmste Dürre seit Jahrzehnten kürzlich tödliche Überschwemmungen folgten.
Angesichts derart großer Wetterschwankungen sind präzise und zeitgerechte Prognosen für die Sicherung von Leben und Lebensunterhalt von entscheidender Bedeutung, sagen Wissenschaftler der britischen Universität Oxford, des Welternährungsprogramms der Vereinten Nationen und des IGAD Climate Prediction and Applications Center (ICPAC).
Herkömmliche Wettervorhersagemodelle in Afrika südlich der Sahara sind oft nicht zuverlässig genug, um extreme Wetterereignisse im Voraus genau vorherzusagen, wodurch gefährdete Gemeinschaften gefährdet werden.
Durch die Kombination physikalischer atmosphärischer Prozesse aus der traditionellen Wettervorhersage mit künstlicher Intelligenz haben Forscher den ersten hybriden Modellierungsansatz seiner Art entwickelt, der genauere Niederschlagsvorhersagen ermöglicht, ohne dass teure Supercomputer erforderlich sind.
„Wir gehen von den herkömmlichen Prognosen aus und fügen das KI-Modell darüber, um zu korrigieren, was nicht erfasst wurde, sodass es die beobachteten Daten besser darstellt“, erklärt Shruti Nath, Klimawissenschaftlerin und Forscherin an der Physikabteilung der Universität Oxford.
„Paradigmenwechsel“
Sie sagt, dass dieses Modell, für dessen Ausführung lediglich ein Laptop erforderlich sei, den örtlichen Wetterdiensten eine kostengünstige Möglichkeit biete, genauere Vorhersagen in einer Region zu erstellen, in der es oft an präzisen Beobachtungsdaten mangelt.
„Es ist ein Paradigmenwechsel“, sagte sie gegenüber SciDev.Net.
„Was an diesem Ansatz wirklich anders und auch interessant ist, ist, dass wir zum ersten Mal einen hybriden Modellierungsansatz verwenden konnten. Das bedeutet, dass wir KI-Modelle verwenden, um die traditionellen physischen Prognosemodelle zu ergänzen.
„Dadurch ist eine bessere und genauere Darstellung der Realität möglich, insbesondere für Regionen, in denen es nicht so gute Beobachtungen gibt, wie etwa Afrika.“
Traditionell hätten viele Prognoseagenturen in Afrika keinen Zugang zu guten Rechenressourcen, sagte Shruti gegenüber SciDev.Net.
„Dieser Ansatz gibt ihnen die Möglichkeit, mithilfe von KI Prognosen bei sehr geringem Rechenaufwand zu erstellen.“
Das Modell wird derzeit in Kenia und Äthiopien eingeführt. Wenn es in Ostafrika erfolgreich ist, hoffen die Forscher, es auch in anderen Teilen der Welt, die vor ähnlichen Herausforderungen stehen, wiederholen zu können.
ICPAC, das Klimadienste für elf Länder in Ostafrika bereitstellt, wird versuchen, die Technologie zu skalieren und lokale Eigenverantwortung und Vertrauen aufzubauen.
Frühwarnsysteme
Die Forscher meinen, die Initiative könne die Wettervorhersage und Frühwarnsysteme in Ostafrika revolutionieren und die Region widerstandsfähiger gegen die mit dem Klimawandel verbundenen Wetterextreme machen.
Jesse Mason, Leiter des Anticipatory Action Program beim WFP, sagt, dass präzise Frühwarnsysteme im Katastrophenrisikomanagement von entscheidender Bedeutung sind, da sie es Regierungen und Gemeinden ermöglichen, proaktiv Maßnahmen wie Evakuierungen zu ergreifen, um Leben zu retten und Schäden durch extreme Wetterereignisse zu begrenzen.
„Dieser proaktive Ansatz verändert die humanitäre Hilfe, führt von reaktiven zu präventiven Maßnahmen und rettet so letztlich mehr Leben und senkt die mit der Katastrophenhilfe verbundenen Kosten“, sagte er.
Obed Ogega, Klimaforscher und Programmleiter an der African Academy of Sciences im kenianischen Nairobi, meint, jede Innovation, die Wettervorhersagen und Frühwarnungen verbessere, sei für Afrika, das anfällig für wetter- und klimabedingte Auswirkungen sei, von entscheidender Bedeutung.
„Die Landwirtschaft und verwandte Sektoren, die die Wirtschaft Ostafrikas antreiben, sind in hohem Maße auf Niederschläge angewiesen“, sagt Ogega, der nicht Teil der Initiative ist.
„Daher hat unsere verbesserte Fähigkeit, Wettermuster in der Region vorherzusagen und zu planen, erhebliche Auswirkungen auf die Nahrungsmittelsicherheit und das sozioökonomische Wohlergehen der Region.“
Klima-„Fehlinformationen“
Er betonte jedoch, dass bei der Anwendung von KI-Klimamodellen in Afrika, wo sich die KI-Technologie noch in der Entwicklung befindet, Vorsicht geboten sei. „Das ist wichtig, um Fehlinformationen zu Klimadaten zu vermeiden“, sagte er gegenüber SciDev.Net.
Er schlug außerdem vor, die menschliche Schnittstelle in der Technologie zu stärken, damit das gesamte „Denken“ nicht allein den Maschinen überlassen bleibt.
„Wir brauchen irgendwo in der Mischung eine menschliche Hand, um die Daten noch einmal zu überprüfen. Dies stellt nicht nur die Authentizität der Daten sicher, sondern stärkt auch das Vertrauen in die Technologie.“