Um Ihnen ein besseres Nutzererlebnis zu bieten, verwenden wir Cookies.
Durch Nutzung unserer Dienste stimmen Sie unserer Verwendung von Cookies zu.
Weitere Informationen
Für die Finanzierung unseres journalistischen Angebots sind wir auf die Anzeigen unserer Werbepartner angewiesen.
Klicken Sie oben rechts in Ihren Browser auf den Button Ihres Ad-Blockers und deaktivieren Sie die Werbeblockierung für
. Danach können Sie gratis weiterlesen.
Lesen Sie wie gewohnt mit aktiviertem Ad-Blocker auf
Jetzt für nur 0,99€ im ersten Monat testen
Unbegrenzter Zugang zu allen Berichten und Exklusiv-Artikeln
Lesen Sie nahezu werbefrei mit aktiviertem Ad-Blocker
Sie haben das Produkt bereits gekauft und sehen dieses Banner trotzdem? Bitte aktualisieren Sie die Seite oder loggen sich aus und wieder ein.
Kolumne vom Meteorologen Dominik Jung
Studie zerlegt KI-Hype: Bei Hitze, Sturm und Starkregen versagen die teuren Algorithmen
Jahre lang galten KI-Wettermodelle als die Zukunft. Eine neue Studie zeigt jetzt: Bei diesen Wetterlagen sind die alten Physik-Modelle weiterhin überlegen. Eine Wetter-Kolumne von Dominik Jung.
Drei Jahre lang dominierten Schlagzeilen über künstliche Intelligenz die Wetterbranche. Modelle aus dem Silicon Valley, aus Shenzhen und Shanghai versprachen Vorhersagen, die schneller, günstiger und in vielen Standardlagen tatsächlich präziser ausfielen als das, was die etablierten Physik-Modelle leisten.
Erfahrene Meteorologen hatten von Anfang an einen Vorbehalt: Gut sieht eine KI im Schönwetter aus. Entscheidend ist sie aber dort, wo es um Menschenleben geht – bei den Extremen. Genau diesen Test hat sie nun bestanden, und das Ergebnis fällt ernüchternd aus. Im Mai drohen derweil schwere Regenfälle.
KI-Wettervorhersagen: Die Schwachstelle liegt im Trainingsdatensatz
Eine aktuelle Untersuchung aus Genf und Karlsruhe kommt zu einem klaren Befund: Bei Hitzewellen, Sturzfluten und Orkanböen liegen die KI-Vorhersagen systematisch unter den tatsächlichen Werten. Der Grund liegt im Konstruktionsprinzip dieser Systeme. Eine künstliche Intelligenz lernt ausschließlich aus historischen Daten. Sobald ein neuer Rekord ansteht – und im aktuellen Klimawandel ist das eher Regel als Ausnahme – stößt sie an eine unsichtbare Obergrenze.
Ein Wetterforscher fasst das treffend zusammen: „Die KI rennt sich an einer Decke immer wieder den Kopf ein.“ Klassische Modelle wie das HRES vom EZMW kennen diese Decke nicht. Sie rechnen mit den Gleichungen der Atmosphärenphysik und können auch Wetterlagen abbilden, die noch nie zuvor gemessen wurden.
In Deutschland selten, aber möglich: Die faszinierendsten Wetterphänomene
Die Zahlen der Studie sind eindeutig. Bei extremen Temperaturen und Windgeschwindigkeiten unterschätzten die geprüften KI-Modelle die zu erwartenden Werte bis zu zehn Tage im Voraus. Übertragen auf den Alltag bedeutet das: Wer im Sommer eine reine KI-Prognose nutzt, plant zu niedrige Hitze ein.
Wer im Winter darauf vertraut, kalkuliert mit zu schwachen Sturmwarnungen. Im Warndienst, der über die Vorbereitung von Rettungskräften und Bevölkerung entscheidet, ist eine solche Unterschätzung nicht nur ärgerlich, sondern hochgefährlich.
Wettervorhersagen der Zukunft: Physik-Modelle bleiben das Rückgrat
Die Konsequenz aus der Studie ist deutlich: Im operativen Wetterdienst sind die alten, rechenintensiven Physik-Modelle weiterhin unverzichtbar. Sie liefern die Sicherheit, die ein KI-System derzeit prinzipbedingt nicht bieten kann – die Fähigkeit, auch Wetterlagen jenseits aller bisherigen Erfahrungswerte zu rechnen.
Mit jedem neuen Klimarekord steigt die Bedeutung dieser Eigenschaft. Die KI bleibt ein wertvolles Werkzeug für die Standardvorhersage. Bei den Extremen, die in den kommenden Jahren häufiger und stärker werden, führt jedoch kein Weg an Erfahrung, Atmosphärenphysik und dem geschulten Blick des Meteorologen vorbei.
