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Der Deutsche Wetterdienst (DWD) hat einen Durchbruch bei der Forschung mit K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) bei Wettervorhersagen und Klimaanalysen erzielt. Zum ersten Mal weltweit ist es gelungen, Wetterbeobachtungsdaten ausschlie\u00dflich mit Hilfe von KI in Vorhersagemodelle und Analyseprozesse einzuspeisen. \u201eDer Deutsche Wetterdienst hat damit erneut bewiesen, dass er zu den wissenschaftlich und technisch f\u00fchrenden Wetterdiensten weltweit geh\u00f6rt und zurecht fr\u00fchzeitig auf die umfassende Nutzung von KI gesetzt hat\u201c, so Prof. Dr. Sarah Jones, Pr\u00e4sidentin des nationalen Wetterdienstes.<\/p>\n\n\n\n
In einer aktuellen Ver\u00f6ffentlichung (https:\/\/arxiv.org\/abs\/2406.00390) pr\u00e4sentieren Forschende des DWD dieses vollst\u00e4ndig auf KI basierendes Datenassimilationsschema zur Initialisierung von Wettervorhersagen und f\u00fcr Klima-Analysen. Es ersetzt traditionelle Methoden durch innovative Deep-Learning-Techniken. Die Datenassimilation – also die Integration von Beobachtungsdaten in computergest\u00fctzte Wettermodelle – ist seit Jahrzehnten ein Grundpfeiler der Wettervorhersage. Durch kontinuierliche Verbesserungen haben traditionelle Methoden wie variationelle Techniken und Ensemble-Kalman-Filter zur stetigen Steigerung der Qualit\u00e4t in der Wettervorhersage beigetragen. Mit dem Aufkommen von KI er\u00f6ffneten sich nun, so der DWD, neue M\u00f6glichkeiten zur weiteren Optimierung und Effizienzsteigerung. Davon w\u00fcrden sowohl die NutzerInnen von Wettervorhersagen profitieren als auch auf Klimaanalysen angewiesene DWD-Kunden aus Bereichen wie Energie, Hochwasserschutz und Infrastruktur. Dr. Jan Keller, Leiter der Datenassimilation beim DWD und f\u00fchrender Autor der Studie: \u201eBei einer Vorstellung der Ergebnisse vor Experten europ\u00e4ischer Wetterdienste stie\u00df der neue Ansatz auf durchweg positive Resonanz.\u201c<\/p>\n\n\n\n
Beobachtungsdaten flie\u00dfen direkt in ein neuronales Netzwerk Der neu entwickelte Ansatz des DWD, genannt AI-Var, integriert den Datenassimilationsprozess direkt in ein neuronales Netzwerk. Dadurch werden die Rechenkosten erheblich reduziert und die Analyse- und Vorhersageprozesse beschleunigt. Die neue Studie demonstriert die Leistungsf\u00e4higkeit von AI-Var in verschiedenen idealisierten und realen Testf\u00e4llen. Die bisherigen Ergebnisse zeigten, dass die KI-basierte Datenassimilation eine vielversprechende Alternative zu traditionellen Methoden darstellt. Keller: \u201eDiese Technologie ist ein entscheidender Baustein f\u00fcr die derzeitige Revolution der Wettervorhersage durch KI. Sie bereitet den Weg f\u00fcr k\u00fcnftig vollst\u00e4ndig datengetriebene Vorhersagesysteme.\u201c Quelle und Foto: DWD<\/p>\n\n\n\n
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