Künstliche Intelligenz gilt als Hoffnungsträger für schnellere und effizientere Wetterprognosen – doch ausgerechnet bei Extremereignissen zeigt sie deutliche Schwächen. Das belegt eine aktuelle Studie, die zu dem Ergebnis kommt: Klassische Wettermodelle sind bei der Vorhersage von Hitzewellen, Kälteeinbrüchen oder starken Stürmen weiterhin überlegen.
Zwar liefern KI-Modelle wie GraphCast oder Pangu-Weather im Alltag oft sehr präzise Ergebnisse und sind dabei deutlich schneller. Doch je seltener und außergewöhnlicher ein Wetterereignis ist, desto ungenauer werden ihre Prognosen. Extreme werden tendenziell unterschätzt – sowohl in ihrer Häufigkeit als auch in ihrer Intensität.
Der Grund liegt im Ansatz der Modelle: KI arbeitet vor allem datengetrieben und lernt aus historischen Wetterverläufen. Ereignisse, die außerhalb dieser bekannten Muster liegen, kann sie nur schwer erfassen. Gerade im Zuge des Klimawandels, der neue und bisher seltene Wetterlagen hervorbringt, wird das zum Problem.
Klassische numerische Modelle hingegen basieren auf physikalischen Gesetzen und aktuellen Messdaten aus der Atmosphäre. Sie simulieren das Wettergeschehen und können dadurch auch ungewöhnliche Entwicklungen besser abbilden.
Fachleute überrascht das Ergebnis daher wenig. KI-Systeme reproduzieren vor allem das, was sie bereits „gesehen“ haben – ähnlich wie Sprachmodelle bekannte Muster wiedergeben. Für völlig neue Situationen fehlt ihnen oft die Grundlage.
Die Forschenden sehen deshalb noch Nachholbedarf, bevor KI-Modelle in kritischen Bereichen wie Katastrophenschutz oder Frühwarnsystemen zuverlässig eingesetzt werden können. Statt eines Entweder-oder zeichnet sich jedoch ein anderer Weg ab: die Kombination beider Ansätze.
Auch Wetterdienste arbeiten bereits an solchen hybriden Systemen, bei denen klassische Modelle und KI gemeinsam genutzt werden. Ziel ist es, die Stärken beider Technologien zu verbinden – schnelle Berechnungen auf der einen, physikalisches Verständnis auf der anderen Seite.
Ein Faktor bleibt dabei unverzichtbar: der Mensch. Meteorologinnen und Meteorologen bewerten die Modell-Ergebnisse, vergleichen verschiedene Prognosen und treffen letztlich die entscheidenden Einschätzungen – besonders bei extremen Wetterlagen.
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