Extremwetter mit extremer Rechenleistung bekämpfen
Künstliche Intelligenz, die bereits in der Lage ist, Texte zu generieren und menschliche Sprache zu imitieren, könnte auch dazu beitragen, dass die Welt sich auf die sich verschlechternden Auswirkungen des Klimawandels vorbereitet.
Ende Oktober wurde der Klimawandel plötzlich sehr real im Norden Italiens. Ein schweres Unwetter brachte heftige Regenfälle in die Region und ließ den Comer See und den Fluss Seveso über die Ufer treten. Die Überschwemmungen trafen Gemeinden und Städte, darunter auch Mailand, und machten deutlich, wie anfällig die Region für extreme Wetterbedingungen ist.
An der Polytechnischen Universität von Mailand untersucht Professor Andrea Castelletti das Verhalten von Wasser und Landschaften. Als Experte für das Management natürlicher Ressourcen ist er der Meinung, dass künstliche Intelligenz (KI) dringend benötigte Antworten bieten könnte, da die globale Erwärmung zunehmend zerstörerische – und häufigere – Stürme, Überschwemmungen, Hitzewellen und Dürren auslöst.
Möglicher Verbündeter
Die Überschwemmungen im Oktober in Italien kamen nur wenige Monate, nachdem das Land von einer extremen Dürre betroffen gewesen war. Gebiete Griechenlands, darunter die zentral-östliche Hafenstadt Volos, wurden von einem ähnlichen Doppelschlag heimgesucht. Im Juli lösten sengende Temperaturen große Waldbrände aus und im September zerstörten heftige Stürme Ackerland, Vieh, Häuser, Straßen, Fahrzeuge und anderes Eigentum.
„Wir sind mit den beschleunigten Auswirkungen des Klimawandels konfrontiert“, sagt Castelletti. „Wir müssen diese Ereignisse besser abfedern und uns darauf vorbereiten. KI könnte dabei helfen.“
Die KI hat bisher für Schlagzeilen gesorgt, weil sie immer besser in der Lage ist, Texte zu generieren, Dienste zu personalisieren und sogar Kunst zu schaffen.
Aber die Technologie könnte auch für den dringenderen Fall der Bekämpfung des Klimawandels genutzt werden, der extreme Wetterereignisse nicht nur häufiger, sondern auch schwieriger vorhersagbar macht. Kann KI also bei der Vorhersage helfen und hätte sie die Überschwemmung in Como vorhersagen können?
Extreme Wetterverhältnisse werden ein Thema auf dem diesjährigen Klimagipfel der Vereinten Nationen in Dubai, Vereinigte Arabische Emirate, sein. Die als COP28 bekannte Konferenz beginnt am 30. November und soll bis zum 12. Dezember dauern.
Im Rahmen ihrer Bemühungen zur Bekämpfung der globalen Erwärmung hat die UNO erklärt, dass die Menschen weltweit angemessene Warnungen vor extremen Ereignissen benötigen, um sich darauf vorbereiten zu können. Dies ist ein Hauptziel in einem Fünfjahresplan der UNO zur Verbesserung der Frühwarnsysteme. Hier könnte die KI eine Rolle spielen.
Deutlichere Prognosen
Castelletti glaubt, dass Künstliche Intelligenz das Element sein könnte, das die aktuellen Klima- und Wettermodelle verbessert. Die heutigen Modelle verwenden große Mengen von Daten und speisen sie in mathematische Formeln ein, um Vorhersagen zu treffen. Trotz ihrer umfangreichen Rechenleistung könnten die Modelle genauer sein, sagt er. „Sie haben immer noch Schwächen“, sagt Castelletti. „KI könnte diese Probleme lösen.“
Castelletti leitet ein von der EU gefördertes Forschungsprojekt zur Kombination von KI und dem europäischen Copernicus-Satellitennetzwerk, um die Klimavorhersage zu verbessern. Das vierjährige Projekt mit dem Namen CLINT läuft bis Juni 2025.
Forscher aus Belgien, Frankreich, Italien, Deutschland, Griechenland, den Niederlanden, Spanien, Schweden und dem Vereinigten Königreich arbeiten daran, herauszufinden, wie KI das Wissen über extreme Wetterverhältnisse erweitern kann.
„Bestehende Klimamodelle sind für bestimmte extreme Wetterereignisse nicht sehr gut“, erklärt Professor Dim Coumou, ein Experte für Klimatologie an der Universität Amsterdam in den Niederlanden. „Die Hitzewellen in Europa nehmen zum Beispiel in der Realität viel schneller zu, als es die Modelle vorhersagen.“
Kommen sie bald?
Der Grund dafür könnten Veränderungen in den Luftströmungen in großer Höhe – den Jet Streams – sein, die alle möglichen Wetterphänomene beeinflussen können, einschließlich Hitzewellen, Hurrikans und Dürren.
Mit Hilfe der KI hoffen die Forscher, die Ursachen solcher Ereignisse besser zu verstehen und sie schließlich genauer vorhersagen zu können. Das würde zum Beispiel bedeuten, dass die Südeuropäer zuverlässiger und rechtzeitiger vor gefährlich heißen Sommern gewarnt werden könnten. Es würde auch anderen Teilen der Welt nützen, wie z. B. Afrika, das mit zunehmend störenden Wetterbedingungen konfrontiert ist.
In Libyen sorgte im September ein Wirbelsturm für schwere Regenfälle, die zu Überschwemmungen, dem Zusammenbruch von zwei Dämmen und dem Tod von mehr als 4.000 Menschen in den östlichen Küstengebieten, einschließlich der Stadt Derna, führten. „Es ist wichtig, Extremerscheinungen vorherzusagen, damit wir frühzeitig warnen können“, sagte Coumou. Er fügt hinzu, dass KI wahrscheinlich innerhalb der nächsten fünf Jahre in großem Umfang in Klimamodelle eingeführt werden wird.
Castelletti erklärt, dass der Trend bereits begonnen hat, indem das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage eine Reihe von Machine-Learning-Modellen einsetzt.
„Ich erwarte, dass wir ein exponentielles Wachstum bei der Integration von KI und Klimamodellen erleben werden“, sagte er.
Abgleich mit der Realität
Bei der aktuellen Klimamodellierung stellen menschliche Forscher Formeln auf, um das Wetter vorherzusagen.
Im Gegensatz dazu verwenden KI-Systeme riesige Mengen an Wetterdaten, um ein Vorhersagemodell zu erstellen, das sich selbständig immer wieder verbessert, bis es der Realität so nahe wie möglich kommt.
Coumou leitet ein von der EU finanziertes Forschungsprojekt, das parallel zu CLINT läuft und wie dieses versucht, die KI zu nutzen, um die Vorhersage extremer Wetterverhältnisse zu verbessern. Seine vierjährige Initiative mit dem Namen XAIDA läuft bis August 2025 und umfasst Partner in Frankreich, Deutschland, Spanien, der Schweiz und Großbritannien.
Im Gegensatz zu CLINT konzentriert sich das XAIDA-Team auch auf die zugrunde liegenden Ursachen extremer Wetterlagen. Coumous Hauptforschungsinteresse gilt der Frage, wie die globale Erwärmung sowohl die Anzahl als auch die Intensität extremer Wetterereignisse beeinflusst.
Zusätzlich zu seiner Arbeit am Institut für Umweltstudien der Universität Amsterdam arbeitet er mit dem Königlichen Niederländischen Meteorologischen Institut zusammen und koordiniert eine spezielle Forschungsgruppe namens climateextremes.eu, an der auch das Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung in Deutschland beteiligt ist.
„Es geht darum, die Rolle des Klimawandels bei Ereignissen wie Hitzewellen, Dürren und extremen Regenfällen zu verstehen“, sagte Coumou. „Wir wollen die treibenden Faktoren kennen.“
Innenansicht
Um die KI aber zu nutzen, müssen sich die Forscher mit ihrer enormen Komplexität auseinandersetzen.
Gängige KI-Systeme arbeiten, indem sie Daten durch ein riesiges Netzwerk von „Parametern“ schicken: Werte, die Algorithmen ändern, während sie lernen. Das neueste KI-Modell, GPT4, wurde Anfang dieses Jahres veröffentlicht und hat 1,76 Billionen Parameter.
Um das Ergebnis zu erklären, müssen die Forscher zunächst herausfinden, welches die wichtigsten Parameter waren. „Die KI ist sehr leistungsfähig, aber es ist eine Herausforderung, die Ergebnisse zu interpretieren“, sagte Coumou.
Er und seine Kollegen versuchen, das KI-System zu öffnen, um zu verstehen, welche Parameter – in ihrem Fall die Wetterdaten – einen entscheidenden Einfluss auf das Ergebnis haben.
Hungrige Maschinen
Ein weiteres Hindernis, mit dem die Forscher konfrontiert sind, ist der Datenhunger der KI. Zusammenfassend benötigt Künstliche Intelligenz eine Menge Ressourcen, um gut zu funktionieren.
Während die Welt über eine Fülle von wetterbezogenen Informationen verfügt, die manchmal Jahrhunderte zurückreichen, gibt es einen Mangel an Daten zu den neueren Phänomenen extremer Klimaereignisse. „Extreme Ereignisse sind per Definition selten“, sagte Castelletti. „Es gibt also nicht immer viele Beobachtungen. Das ist ein großes Hindernis, wenn Sie KI-Methoden einsetzen wollen.“
CLINT zielt darauf ab, diesen Mangel an Zahlen durch eine Methode namens Datenanreicherung (Data Augmentation) zu beheben. Die Forscher verwenden KI-Systeme, um Daten auf der Grundlage von historischen Informationen zu erstellen. Die neuen Informationen können dann in andere KI-Systeme eingespeist werden, um Vorhersagen zu treffen.
„In den letzten Jahren wurden die Menschen auf der ganzen Welt regelmäßig mit extremen Wetterbedingungen konfrontiert“, sagt Castelletti. „Zugleich verändert die KI unser Leben. Wir müssen eine Brücke zwischen diesen Welten schlagen und dafür sorgen, dass KI die Auswirkungen dieser Extremereignisse reduziert.“
Weitere Infos
Artikel von Tom Cassauwers
Recherchen zu diesem Artikel wurden von der EU gefördert. Die Ansichten der Befragten spiegeln nicht unbedingt die der Europäischen Kommission wider. Dieser Artikel wurde erstmals in Horizon, dem EU-Magazin für Forschung und Innovation, veröffentlicht.