Präzisere Gewittervorhersage dank Künstlicher Intelligenz

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Christian Schön und Professor Jens Dittrich von der Universität des Saarlandes haben eine Software entwickelt, die Gewitter mithilfe von Künstlicher Intelligenz vorhersagt.
Christian Schön und Professor Jens Dittrich von der Universität des Saarlandes haben eine Software entwickelt, die Gewitter mithilfe von Künstlicher Intelligenz vorhersagt. (Bild: Iris Maurer)

Gemeinsam mit dem Deutschen Wetterdienst arbeiten Informatikprofessor Jens Dittrich und sein Doktorand Christian Schön von der Universität des Saarlandes an einem KI-basierten System, das Gewitter genauer als bisher vorhersagen soll.

Eine der wichtigsten Aufgaben von Wetterdiensten ist die Warnung vor gefährlichen Wetterlagen. In vielen Fällen handelt es sich dabei um Gewitter, die mit Sturmböen, Hagel und heftigen Regenfällen einhergehen. Momentan kommt dazu beim Deutschen Wetterdienst das System NowcastMIX zum Einsatz. Es ruft alle fünf Minuten mehrere Fernerkundungssysteme und Beobachtungsnetze ab, um für die kommenden zwei Stunden vor Gewittern, Starkregen und Schneefall zu warnen.

„Jedoch kann NowcastMIX die Gewitterzellen erst erkennen, wenn bereits Starkniederschlag auftritt. Daher versucht man mittels Satellitendaten die Entstehung der Gewitterzellen früher zu erkennen, um entsprechend früher davor zu warnen“, erklärt Professor Jens Dittrich. Er lehrt an der Universität des Saarlandes Informatik und leitet die Gruppe „Big Data Analytics“.

Bestehendes System ausbauen

Gemeinsam mit seinem Doktoranden Christian Schön und dem Meteorologen Richard Müller vom Deutschen Wetterdienst hat Dittrich ein System entwickelt, das NowcastMIX bei der Vorhersage von Gewittern ergänzen soll. Um Gewitter zu erkennen, muss die Konvektion von Luftmassen frühzeitig und präzise erkannt werden. Dabei handelt es sich um das Aufsteigen erwärmter Luft bei gleichzeitigem Absinken kälterer Luft in der Umgebung. Das neue System benötigt zum Erkennen dieser dreidimensionalen Verschiebungen lediglich zweidimensionale Satellitenaufnahmen, die im Abstand von 15 Minuten angefertigt werden.

KI als Wetterfrosch

Ein Teil der Bildserie für das jeweilige Gebiet geht als Eingabe an einen Algorithmus, der das Aussehen künftiger Aufnahmen berechnet. Diese werden dann mit den realen Bildern abgeglichen. Die Größe der Abweichung zwischen Prognose und Realität dient dann als Eingabe für einen zweiten Algorithmus.

Dieser wurde von den Forschern mithilfe von maschinellem Lernen darauf trainiert, den Zusammenhang zwischen Abweichungsgröße und Auftreten eines Gewitters zu erkennen. Auf diese Weise lässt sich berechnen, ob ein Unwetter auftreten wird oder auch nicht. „Das ist die Stärke, wenn wir Künstliche Intelligenz auf große Datenmengen anwenden. Sie erkennt Muster, die uns verborgen bleiben“, erklärt Dittrich.

„Alleine auf Basis der Satellitenbilder können wir Blitze mit einer Genauigkeit von 96 Prozent für die nächsten 15 Minuten vorhersagen. Wird das Zeitfenster der Vorhersage weiter geöffnet, verringert sich die Genauigkeit, bleibt aber bei bis zu fünf Stunden immer noch über 83 Prozent“, fasst er den Stand der Forschung zusammen. Derzeit ist diese Fehlerquote laut den Forschern noch zu hoch. Sie hoffen jedoch, dass ein Training des Modells auf weitere Merkmale zu einer erheblichen Verbesserung der Ergebnisse führen wird.

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Dieser Beitrag ist zuerst auf unserem Partnerportal Bigdata-Insider erschienen.

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