Hitzewellen schneller als die Modelle: Wie KI Extremwetter auf die Spur kommt + test

• Wetter, das aus dem Rahmen fällt
• Sechzehn Partner, eine Frage
• Hitzewellen unter der Lupe des Deep Learning
• Drei Werkzeuge aus einem Projekt
• Kann man der KI vertrauen?
• Teil einer viel größeren Welle
• Fazit
• Fünf Fragen: Wie gut kommst du mit Hitze klar? (Test)

⇑Wetter, das aus dem Rahmen fällt

Extremwetterereignisse sind in den letzten Jahren häufiger und heftiger geworden. Das betrifft nicht nur die Umwelt, sondern auch die Sicherheit der Menschen.

Die Zahlen sind deutlich: 2024 ereigneten sich weltweit etwa 604 solcher Ereignisse. Viele davon wurden als ungewöhnlich und sogar als beispiellos eingestuft.

Der Zusammenhang mit dem Klimawandel scheint eng zu sein. Doch wie genau es dazu kommt, dass solche Ereignisse immer stärker und komplexer werden, ist noch nicht vollständig verstanden. Genau hier setzt das Projekt XAIDA an.

⇑Sechzehn Partner, eine Frage

XAIDA ist ein von der EU finanziertes Projekt. Es vereint 16 Partner aus den Bereichen künstliche Intelligenz, Statistik und Klimamodellierung.

Ziel war es, datengesteuerte Methoden zu entwickeln, die die Rolle des Klimawandels bei Extremwetterereignissen aufdecken. Außerdem wurden Interessengruppen einbezogen, damit die Ergebnisse in Risikobewertungen und Anpassungsstrategien einfließen können.

⇑Hitzewellen unter der Lupe des Deep Learning

Das Konsortium entwickelte Werkzeuge für maschinelles Lernen, Techniken der kausalen Inferenz und Systeme zur Ereigniserkennung. Ein wichtiges Einsatzfeld waren Hitzewellen.

Dafür nutzte das Team variationale Autoencoder, also eine Technik des Deep Learning, um zu verstehen, wie sich extreme Hitze im Zuge des Klimawandels entwickelt. Das Ergebnis gibt zu denken.

„Im Laufe des Projekts haben wir festgestellt, dass Hitzewellen in vielen Regionen schneller ansteigen, als von Klimamodellen vorhergesagt. Das ist eine wichtige Erwägung“, sagt Projektkoordinator Dim Coumou.

⇑Drei Werkzeuge aus einem Projekt

Aus der Arbeit von XAIDA sind konkrete Ergebnisse hervorgegangen:

• AIDE – eine Toolbox, die Extremereignisse erkennt,
• CAUSEME – eine Plattform, die Ursache-Wirkungs-Beziehungen in Klimadaten sichtbar macht,
• GreenEarthNet – ein Werkzeug, das die Reaktionen von Ökosystemen untersucht.

Darüber hinaus veröffentlichten die beteiligten Forschenden über 100 wissenschaftliche Arbeiten.

⇑Kann man der KI vertrauen?

Eine der größten Herausforderungen betraf die KI selbst. Ihre Ergebnisse müssen nachvollziehbar und vertrauenswürdig sein, sonst helfen sie der Wissenschaft wenig.

XAIDA kombinierte deshalb traditionelle Methoden wie Klimamodelle und statistische Analysen mit neuen KI-Methoden. So ließen sich die Ergebnisse gegenseitig auf Plausibilität prüfen.

Gerade diese Verbindung von bewährten und neuen Verfahren macht die Ergebnisse belastbar – die KI wird nicht zur Blackbox, sondern zu einem überprüfbaren Werkzeug.

⇑Teil einer viel größeren Welle

Coumou betont, dass XAIDA nicht allein dasteht: „XAIDA ist Teil einer weitaus größeren Welle von KI-Innovationen in der Klimawissenschaft in den vergangenen Jahren gewesen; die KI hat während der Laufzeit des Projekts immens an Fahrt gewonnen. Nun verfügen wir über globale KI-Wettervorhersagemodelle, die der Forschungsgemeinschaft tatsächlich neue Möglichkeiten eröffnen.“

Für Studierende zeigt das Projekt, wie eng Klimaforschung heute mit Datenanalyse, Statistik und Informatik verbunden ist.

Bemerkenswert ist auch die Breite des Ansatzes: Statistik, Klimamodelle und maschinelles Lernen arbeiten hier nicht nebeneinander, sondern in einem gemeinsamen Konsortium an denselben Fragen. So entsteht ein Werkzeugkasten, der von der Erkennung einzelner Extremereignisse bis zur Analyse von Ursache und Wirkung reicht.

⇑Fazit

XAIDA brachte künstliche Intelligenz, Statistik und Klimamodellierung zusammen, um Extremwetter besser zu verstehen. Das Projekt zeigte, dass Hitzewellen in vielen Regionen schneller zunehmen, als Klimamodelle vorhergesagt haben, und lieferte die Werkzeuge AIDE, CAUSEME und GreenEarthNet. Die Kombination aus klassischen Methoden und KI machte die Ergebnisse überprüfbar und damit vertrauenswürdiger.

⇑Fünf Fragen: Wie gut kommst du mit Hitze klar? (Test)