KI revolutioniert Wettervorhersage

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) mit traditionellen physikalisch basierten Modellen markiert einen bedeutenden Fortschritt in der Wettervorhersage. Experten des Deutschen Wetterdienstes (DWD) betonen, dass die ausschließliche Abhängigkeit von KI-Modellen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Vorhersagen über verschiedene Wettervariablen wie Niederschlag, Temperatur und Luftfeuchtigkeit einschränkt.

KI-Innovationen wie GenCast von DeepMind zeigen bemerkenswerte Fähigkeiten, indem sie 15-tägige globale Vorhersagen mit beispielloser Geschwindigkeit erzeugen. Dennoch fehlt diesen KI-Systemen das nuancierte Verständnis der Naturgesetze, das physikalisch basierte Modelle bieten.

Daher ist ein hybrider Ansatz unerlässlich, der die Stärken beider Methoden kombiniert, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern und die Komplexitäten der atmosphärischen Dynamik zu bewältigen.