Seit den 80er Jahren setzen Meteorolog:innen Algorithmen zur Datenverarbeitung ein. Durch KI-gestützte Systeme lassen sich Vorhersagen heute noch schneller und präziser treffen. Das kommt dem Katastrophenschutz und der Energieversorgung zugute.

Die Beobachtung und präzise Vorhersage des Wetters ist für die Menschheit seit je her von großer Bedeutung. Die Landwirtschaft war und ist von Prognosen in Bezug auf Regenwahrscheinlichkeit, mögliche Unwetter oder Dürreperioden ebenso abhängig wie etwa die Seefahrt.

Seit Jahrhunderten beobachten Gelehrte und Wissenschaftler:innen daher das Wetter und sammeln Aufzeichnungen darüber. Durch die Erfindung weitreichender Kommunikationssysteme Anfang des 20. Jahrhunderts, die erstmals den schnellen Austausch von Daten über Länder und Kontinente hinweg ermöglichten, sowie der Weiterentwicklung der Luftfahrt für genauere Beobachtungen in der Höhe und physikalischer Modelle für die Vorhersage entwickelte sich daraus nach und nach ein eigener Wissenschaftszweig, die Meteorologie.

Heute können MeteorologInnen nicht mehr nur auf weltweite Wetterdaten und Beobachtungsstationen sowie Modellrechnungen zurückgreifen, sondern erhalten zusätzliche Unterstützung durch innovative KI- und Machine Learning-Systeme.

Dadurch erweitert sich der Aufgabenbereich der Meteorologie bis in den Katastrophenschutz und die Energieversorgung hinein und die Anwendungen sorgen für verbesserte und vor allem schnellere Wetterprognosen.

Extremwetterereignisse lassen sich vorhersagen

Bedingt durch den Klimawandel sind weltweit immer mehr Menschen von extremen Wetterereignissen betroffen. Gesellschaft und Politik werden zukünftig also nicht umhinkommen, durch Investitionen in smarte Lösungen wie das Schwammstadt-Konzept die Folgen dieser Wetterextreme abzuschwächen, wie Digital Chiefs berichtete. Dazu gehören sowohl die Renaturierung von Flüssen, die Entsiegelung von Flächen und Begrünung von Hausdächern und Fassaden als auch innovative Ansätze wie digitale Zwillinge.

Dazu erlaubt der Einsatz von KI und ML in der Meteorologie noch genauere Vorhersagen, um im Ernstfall Menschenleben schützen und Vorbereitungen für den Schutz von Wohngebieten und kritischer Infrastruktur treffen zu können. Bereits seit den 80er Jahren nutzen Wissenschaftler:innen dabei Algorithmen zur Wetterprognose. Heute setzen sie auf die Fähigkeit von KI-gestützten Tools, in kürzester Zeit Wettermodelle anhand riesiger Datenmengen zu berechnen, um etwa Wolkenbewegungen vorhersagen zu können. Somit lassen sich Niederschlagsmengen an bestimmten Orten auf einen Kilometer und minutengenau bis zu sechs Stunden im Voraus bestimmen. Das Programm schafft diese Berechnungen innerhalb von fünf bis zehn Minuten. Es analysiert und kombiniert dabei alle zur Verfügung stehenden Daten aus verschiedenen Quellen wie Wetterradarstationen, Satellitenbilder und vergangene Extremwetterereignisse.

Wie viel Strom bringen Wind und Sonne?

Zusätzlich kommen diese Vorhersagen durch MeteorologInnen auch der Energieversorgung zugute. Durch die Wende weg von großen zentralen Kraftwerken, die fossile und nukleare Energieträger nutzen,
hin zu regionalen und dezentral aufgestellten Anlagen, die Strom aus erneuerbarer Energie erzeugen, ist die genaue Prognose des zu erwartenden Verbrauchs, aber auch der möglichen Energieproduktion von entscheidender Bedeutung.

Dadurch lässt sich die Stromversorgung besser koordinieren, um sowohl Produktionsspitzen ausgleichen und Engpässe abfedern als auch Speicherkapazitäten bereithalten zu können.

Auch hier unterstützen KI-basierte Vorhersagen. Denn bislang stellte die Prognose der Energieproduktion von Windkraft- und Photovoltaikanlagen eine große Herausforderung dar. Jetzt lassen sich etwa Windgeschwindigkeiten und Sonnenstunden sowie deren Intensität präzise vorhersagen und berechnen, um daraus Rückschlüsse auf die erwartbare Strommenge ziehen zu können. Nachhaltigkeit, Klimaschutz und eine erfolgreiche Energiewende hängen damit auch von der digitalen Transformation und dem effizienten Einsatz von KI-Systemen in der Meteorologie ab.

KI-gestützte Systeme als Voraussetzung für Katastrophenschutz und Energiewende

Algorithmen kommen schon seit langem in der Meteorologie zum Einsatz. Wissenschaftler:innen können dadurch große Datenmengen verarbeiten und durch physikalische Modellrechnungen das Wetter genauer vorhersagen. Innovative KI- und ML-Tools erlauben heute zusätzlich die kilometer- und minutengenaue Vorhersage von Extremwetterereignissen sowie eine präzise Abschätzung der zu erwartenden Stromproduktion durch erneuerbare Energien.

Digitale Innovationen beweisen damit einmal mehr ihren praktischen Nutzen für den Katastrophenschutz sowie eine nachhaltige Energieversorgung. Zukünftig sollen KI-Systeme diese wichtige Arbeit auch vollständig automatisiert übernehmen können.

Quelle Titelbild: Adobe Stock / Andrey VP