9. Fachsitzung 2024

Dr. Julian Quinting (KIT)

KI-basierte Wettervorhersagen für Grundlagenforschung auf der sub-saisonalen Zeitskala – Herausforderungen und Chancen

Die Wettervorhersage erlebt derzeit durch den äußerst erfolgreichen Einsatz von KI-basierten Wettervorhersagemodellen einen Umbruch. Modelle, die auf der Grundlage von Reanalysedaten trainiert wurden, erzielen beeindruckende Ergebnisse und zeigen Verbesserungen gegenüber numerischen Wettervorhersagemodellen für eine Reihe von Variablen. Noch dazu sind die erforderlichen Rechenkosten um ein Vielfaches geringer, sodass die KI-basierten Modelle für die Generierung von Ensemblevorhersagen auf der sub-saisonalen Zeitskala äußerst interessant erscheinen. Allerdings sind die meisten Modelle bisher deterministisch, so dass probabilistische Informationen, die für die sub-saisonale Zeitskala wesentlich sind, fehlen.

In diesem Vortrag werde ich zunächst Ansätze vorstellen, wie auf kostengünstige Weise Störungen in den Anfangsbedingungen für KI-basierte Ensemblevorhersagen erzeugt werden können. Im zweiten Teil des Vortrags werde ich die Möglichkeiten aufzeigen, die KI-basierte Modelle im Bereich der Grundlagenforschung zur atmosphärischen Vorhersagbarkeit bieten. Systematische Vergleiche mit Simulationen numerischer Wettervorhersagemodelle helfen uns, Vertrauen in KI-basierte Modelle zu gewinnen.

Bitte beachten: der Termin findet abweichend an einem Donnerstag statt!
Alle Vorträge finden hybrid statt. Online-Teilnahme ist über Webex möglich.