Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) wollen Forscher des Max-Planck-Instituts (MPI) für Biochemie und der Friedrich-Schiller-Universität in Jena die Auswirkungen von Wetterextremen besser vorhersagbar machen. Dadurch sollen Hilfseinsätze nach Fluten oder Trockenheiten früher geplant und die lokale Bevölkerung besser gewarnt werden können.

Nach Angaben des Jenaer MPI-Direktors Markus Reichstein sollen Daten etwa zu Geografie und Bevölkerung in bereits existierende Wettermodelle integriert und damit KI-basierte Frühwarnsysteme etabliert werden. Ziel sei es, in ein bis zwei Jahren ein funktionierendes Vorhersage-Modell zu haben, das Hilfsorganisationen wie das Rote Kreuz nutzen könnten. Dazu gebe es bereits konkrete Gespräche. Reichstein leitet gemeinsam mit Uni-Professor Joachim Denzler die 40-köpfige Jenaer KI-Forschungsgruppe des europäischen Ellis-Netzwerkes.

Reichstein zufolge soll das Jenaer Ellis-Team Kompetenzen in den Bereichen maschinelles Lernen und Erforschung der Erdsysteme zusammenbringen. Als Beispiel nennt der MPI-Direktor die unterschiedlichen Auswirkungen von Hitze und Trockenheit auf Nordhänge, Südhänge, in Mulden oder an Flüssen. Dies sei so komplex, dass es bislang keine physikalischen Modelle dafür gebe. Anhand der Daten könne man aber [mithilfe von KI] lernen, wie lokale Ökosysteme reagieren. Auch Bevölkerungsdaten bis hin zur Beschaffenheit von Häusern ließen sich so abbilden und damit Aussagen über Gefahren für die Bevölkerung treffen, erklärt Reichstein.

dpa (dn)