Künstliche Intelligenz KI soll Wetter-Vorhersagen deutlich besser machen

• Die Künstliche Intelligenz soll das Wetter in der nahen Zukunft besonders gut bestimmen können.
• Mittelfristig soll der Einsatz der KI Energie sparen.
• Die Wetter-KI ist eine europäische Antwort auf Big-Tech-Firmen.

Das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) spricht selbst von einer Revolution: Es geht um eine weltmarktführende künstliche Intelligenz. Die soll die Wettererforschung verbessern und dabei nur ein Tausendstel des bisherigen Stroms verbrauchen. Einer ihrer zukünftigen Nutzer ist der Deutsche Wetterdienst. Jan Keller ist dort Leiter der KI-Modell-Entwicklungen: "Man kann schon von einer Revolution sprechen, weil es einfach eine ganz andere Herangehensweise ist. Für uns ist das aber zunächst nicht direkt im Betrieb eine Revolution."

Es dauere nämlich noch Wochen bis Monate, bis man tatsächlich gelernt habe, wo die Modelle gut seien und welche Informationen dann tatsächlich in die Vorhersagen für die Öffentlichkeit gepackt werden müssten.

Sobald man das aber wisse, werde diese KI im laufenden Betrieb auch genutzt. Besonders gut sei die in der mittleren Troposphäre, fünf Kilometer über dem Boden, sagt Keller: "Wenn es nicht darum geht, das genaue Wetter auf den Punkt zu lokalisieren, sondern mehr die Wetterlage: Kommt da ein Tiefdruckgebiet mit Regen oder ist es eine Hochdrucklage? Das lässt sich damit dann besser vorhersagen."

Im Gegensatz zu klassischen Modellen, die eine Vorhersage auf Basis mathematischer Gleichungen geben, arbeitet die KI mit einem statistischen Modell. Das bedeutet, die KI lernt das Muster der Daten aller Wetterstationen und überspringt im Prinzip den Rechenschritt und bildet das Wetterverhalten so noch präziser nach.

Die neue Wetter-KI soll dazu auch noch stromsparend sein. Dabei gilt der Betrieb von KI eigentlich als besonders energiehungrig. Keller betont, die klassische Wettervorhersage sei schon jetzt sehr energieintensiv: "Das Training der KI-Modelle ist ungefähr genauso teuer wie die klassische Wettervorhersage." Das liege daran, dass die KI eine enorme Rechenkraft brauche und durch Prozessoren und Grafikkarten sehr viel Strom verbrauche.

Auch die klassische Vorhersage benutzt bereits Supercomputer – das ist sehr rechenintensiv, da das Wettermodell rund um die Uhr rechnet.

Die KI habe nach gewisser Zeit einen Vorteil, Keller sagt: "Wenn das Modell einmal trainiert ist, dann ist es kostengünstiger im Energieverbrauch." Die KI könne das besser, sie rechne schneller und mit weniger technologischem Aufwand und höherer Qualität der Daten, wenn sie einmal trainiert sei.

Personalabbau durch KI ist aber nicht zu befürchten – im Gegenteil. Keller sagt, dass es eigentlich mehr Personal brauche, um die KI programmieren und die neuen Daten einordnen zu können. Außerdem wolle der DWD eigene KI-Produkte entwickeln, auch dafür bräuchte es zusätzliche Fachkräfte.

Das ist jedoch erst einmal nicht absehbar, da die übergeordnete Behörde, das Bundesministerium für Digitales und Verkehr, dafür mehr Budget zur Verfügung stellen müsste.

Neben einem technologischen Fortschritt ist dieses Wettermodell aber auch im globalen KI-Wettrennen ein Achtungserfolg. Holger Hoos ist Humboldt-Professor für KI an der Technischen Hochschule Aachen. Er sieht im Wettermodell ein fantastisches Beispiel, wie KI, die in Europa gemacht worden sei, eben durchaus mithalten könne: " Und ich denke, das sollte uns Mut machen, dass wir auch in anderen Bereichen nicht abgeschlagen sind."

Es ist ein Zeichen an Big-Tech-Firmen wie Microsoft, Google und Huawei, die ebenfalls Wetter-KI-Modelle anbieten. Die genauere und energiesparendere Wetter-KI kommt jetzt aber aus Europa.