Motivation
Die verlässliche Vorhersage des Wetters und Klimas sowie die dazugehörigen Anpassungsstrategien sind mehr denn je wesentliche Anliegen von Gesellschaft und Politik. Dafür sind jedoch akkurate Prognosen über alle möglichen Naturphänomene hinweg unerlässlich. Herausfordernd sind hierbei aber insbesondere die Kurzfristvorhersage und Extremereignisse. Eine dafür entscheidende Rolle spielt auch die Auflösung der Modelle und Daten. Genau hier wirkt der gezielte Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) vielversprechend und wird im Forschungsvorhaben RAINA untersucht und vorangebracht.
Ziele und Vorgehen
Das Ziel ist die Entwicklung des weltweit ersten flexiblem, resilientem und effizientem KI-Grundlagenmodells der Atmosphäre auf Basis von „Deep Learning“. Dafür soll auch die räumliche Auflösung des Modells von derzeit ca. 25 km auf etwa 1 km verfeinert werden. Der Prototyp wird dabei für Wetterereignisse durch Wind und Niederschlag aufgesetzt. Dieses Vorgehen ist sowohl auf wissenschaftlicher als auch technischer Ebene besonders anspruchsvoll. Besondere Herausforderungen spielen dabei die spezifische Weiterentwicklung und Implementierung der KI-Verfahren sowie die große Menge an unterschiedlichen Daten des gesamten Erdsystems zu verwalten und zusammenzuführen.
Innovationen und Perspektiven
Das wesentliche Ergebnis aus RAINA wird ein sogenanntes „Foundation Model“ sein, welches eine neuartige probabilistische Beschreibung der dynamischen Atmosphäre bietet. Damit sollen sowohl die intrinsische Unsicherheit einer Vorhersage als auch die des Simulationsmodells selbst quantifiziert werden können. Die prototypische Anwendung wird bespielhaft anhand hochauflösender Wettervorhersagen für bis zu 24 Stunden und mit bisher unerreichter Qualität demonstriert. Eine breite und öffentlichkeitswirksame Verwertung ist durch das starke Konsortium sichergestellt.