Von der künstlichen Intelligenz zur Klimaintelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) führt in vielen Sektoren zu rasanten Veränderungen – und die Klimadienstleistungen bilden hier keine Ausnahme. „Von der Verbesserung kurzfristiger Wettervorhersagen bis hin zur Ermöglichung langfristiger Klimaprognosen – die KI eröffnet neue Möglichkeiten für das Verständnis von und die Reaktion auf Klimaextreme“, sagt Andrea Castelletti, Professor an der Polytechnischen Universität Mailand(öffnet in neuem Fenster). Das EU-finanzierte Projekt CLINT(öffnet in neuem Fenster) trägt dazu bei, diesen Möglichkeiten den Weg zu ebnen. Im Rahmen des Projekts wurde ein innovatives KI-Framework entwickelt, das die Erkennung, Ursachenanalyse, Zuordnung und Zukunftsprognose von Extremereignissen wie Wirbelstürmen, Hitzewellen und Dürren verbessert. „Durch die Kombination von innovativem maschinellem Lernen, physikalischer Interpretierbarkeit und operativer Bereitstellung überbrückt CLINT erfolgreich die Lücke zwischen modernster Klimawissenschaft und umsetzbaren Klimadienstleistungen“, fügt Castelletti hinzu, der als Projektkoordinator fungiert.
Eine KI-basierte Lösungs-Suite
Das Projekt, an dem mehr als 60 Forschende aus ganz Europa beteiligt sind, darunter hauptsächlich Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftler, hat sich das Ziel gesetzt, eine der wichtigsten Grenzen der Klimawissenschaft zu überwinden: die Fähigkeit zur Erkennung und Zuordnung von Extremwetterereignissen. Zu diesem Zweck wurde eine Reihe von KI-Techniken eingesetzt, einschließlich gefaltete neuronale Netzwerke, Autoencoder und Ansätze zur Erkennung kausaler Zusammenhänge. Das Ergebnis dieser Arbeit ist eine Lösungs-Suite, die beispielsweise ein KI-Tool für die Erkennung tropischer Wirbelstürme, ein hybrides KI-Physik-Framework für die Zuordnung von Hitzewellen und Methoden des tiefen Lernens für die Rekonstruktion unvollständiger Niederschlagsdatensätze beinhaltet. „Dank der Vielseitigkeit der KI konnten wir die räumliche und zeitliche Erkennung von Extremen erheblich verbessern und die Zuordnung einzelner Ereignisse zum anthropogenen Klimawandel verstärken“, erklärt Castelletti. „Wir haben zudem unvollständige Beobachtungsdatensätze rekonstruiert und unser Verständnis von zusammengesetzten und gleichzeitigen Extremereignissen vertieft.“
Klimadaten in Klimamaßnahmen umsetzen
Diese Instrumente dienen jedoch nicht nur der Theorie, sondern auch der Bereitstellung entscheidungsrelevanter Klimadienstleistungen, die komplexe Klimainformationen in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln können. Die KI-erweiterte hydrologische Nachbearbeitungslösung des Projekts liefert beispielsweise eine erhebliche verbesserte Strömungssimulationen für mehr als 35 000 europäische Teileinzugsgebiete und ermöglicht eine fundierte klimatische Energieplanung. Ein KI-Surrogatmodell im Agrarsektor senkt die Rechenkosten für Ernteertragssimulationen um vier Größenordnungen und gewährleistet gleichzeitig eine anhaltend hohe Vorhersagegenauigkeit. Darüber hinaus offenbarten die folgenbasierten Dürreindizes des Projekts eine Verlagerung der europäischen Dürre-Hotspots Richtung Norden – diese Informationen können Behörden für wirksame Anpassungsmaßnahmen nutzen. „In der Summe demonstrieren diese Leistungen nicht nur wissenschaftliche Exzellenz, sondern auch eine starke Verbreitungsleistung, interdisziplinäre Zusammenarbeit und ein hohes Maß an Einsatzbereitschaft für die praktische Anwendung“, so Castelletti.
Künstliche Intelligenz in Klimadienstleistungen einbinden
Durch die Einbindung von KI in Klimadienstleistungen hat CLINT zu einer robusteren, vorausschauenderen und fundierteren klimatischen Entscheidungsfindung in ganz Europa beigetragen. „CLINT hat jedoch vor allem gezeigt, dass KI die Anpassungsfähigkeit Europas an den Klimawandel nicht nur durch technologische Innovation, sondern auch durch Wissensaustausch, offene wissenschaftliche Verfahren und die Förderung der nächsten Generation von Klimaforschenden sinnvoll stärken kann“, lautet das Fazit von Castelletti. Die Forscherinnen und Forscher arbeiten nun an der vollständigen Inbetriebnahme der KI-gestützten Klimadienstleistungen des Projekts, um deren langfristige Nachhaltigkeit und Übernahme durch öffentliche Stellen, Organisationen im Bereich Klimadienstleistungen und private Interessengruppen zu gewährleisten.
