KI unterstützt jetzt bei extremen Wetterlagen

Laut der Forschenden wird damit ermöglicht, dass extreme Ereignisse wie Starkregen nun zuverlässig und schnell vorhergesagt werden können.

Die KI wurde mit alten Modellen trainiert

Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz erfolgt immer durch das Erlernen und Befüttern von Datenmengen. Das Team um Christian Chwala trainierte die KI mit Wettermodellen aus den Jahren 2009 bis 2020, die den zu erwartender Niederschlag bereits um eine Stunde genau vorhersagten und das in einem Kreis von 24 Kilometern.

Darüber hinaus wurden die hochaufgelösten Messdaten von Wetterradaren des Deutschen Wetterdienst für 2009-2020 an die KI übergeben. Mit beiden Datensätzen könnte die KI dann Vergleiche ziehen und lernen Muster zu erkennen.

Regionale und präzise Vohersage

So kann die KI jetzt aus globalen Wetterdaten mögliche Niederschlagsszenarios sichtbar machen.

Laut Forschenden sind die Niederschlagkarten jetzt nicht nur räumlich sondern auch zeitlich deutlich genauer als aktuelle Wetterprognosen. Ebenfalls kann die trainierte KI Daten mitliefern, die angeben mit welcher Wahrscheinlichkeit das Extremwetterereignis eintritt und wie viel Mengen an Regen auf die Erde treffen wird.

Niederschlagszenarios bestehen die Realitätsprobe

Mit weiteren Wetterdaten aus Deutschland, Australien und den USA testeten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler nochmals ihr KI-Modell. Die KI leistete die erhoffte Übertragung und konnte nur anhand der Wetterradardaten aus 2021 mögliche Niederschlagsszenarien berechnen.

Im klassischen Vergleich stellte das Team fest, dass die Prognosen tatsächlich mit den real aufgetretenen Niederschlägen übereinstimmten.

Große Hoffnung für Länder, die stark von Klimakrise betroffen sind

So wird für das Team deutlich, dass die globale Wettervorhersage durch ihre Entwicklung sich positiv verändern könnte. Besonders in Gebieten mit vielen Extremereignissen könnte die KI eine große Unterstützung sein. Durch die KI lassen sich auch regionale und präzise Wettervorhersagen in Regionen erstellen, die keine getaktete Wetterbeobachtung und eher wenig Daten aufweisen.

Vorerst bleibt unklar, wann und ob die KI des Forscherteams am KIT von Wetterdiensten genutzt werden kann.

Quellenhinweise

Glawion, L., Polz, J., Kunstmann, H. et al. (2025) Global spatio-temporal ERA5 precipitation downscaling to km and sub-hourly scale using generative AI. npj Clim Atmos Sci 8, 219.

Wissenschaft.de (2025). KI verbessert regionale Starkregen-Vorhersage. Wetterextreme.