Wieso ist es eigentlich so schwierig, Wettervorhersagen zu machen? Könnte Künstliche Intelligenz dazu eigesetzt werden, das Wetter präziser vorherzusagen? Löst die Künstliche Intelligenz herkömmliche Methoden ab? Gast im Treffpunkt sind Peter Buchmann, SRF-Digital-Redaktor und Simon Eschle,...
Herkömmliche Wetterprognosen nutzen Gleichungen aus der Physik. Die KI hingegen kennt keine physikalischen Gesetze oder Formeln. Sie stellt ihre eigenen Algorithmen zusammen, indem sie nach Mustern in grossen Datenbergen sucht, etwa in historischen Wetterdaten – und das mit Erfolg.
Diesen Erfolg der KI hat SRF-Meteorologe Roman Brogli überrascht. Der studierte Atmosphärenwissenschaftler konnte sich nicht vorstellen, dass man ohne physikalische Formeln, allein mit Daten aus der Vergangenheit gute Prognosen machen kann. Nun ist er gespannt, welche Möglichkeiten sich dank des neuen Verfahrens auftun.
Das Chaos voraussagenWetter ist ein komplexes System, das sich global und lokal abspielt. Einen grossen Einfluss haben die Ausgleichsbewegungen zwischen dem Äquator und den Polen. Wetter wird aber auch lokal geformt durch die Landschaft oder durch Mikropartikel in der Luft, um welche Wasserdampf zu Wolken kondensiert.
Audio Wetterprognosen mit KI 39:34 min Bild: Alamy/John Sirlin abspielen. Laufzeit 39 Minuten 34 Sekunden. Ein weiteres Problem für die zuverlässige Wettervorhersage ist der Mangel an Daten. Es ist nicht möglich, den exakten Zustand der gesamten Atmosphäre zu jedem Zeitpunkt genau zu kennen. Dennoch sind herkömmliche Wetterprognosen extrem aufwendig.
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