Extremwetter: Woran KI-Wettervorhersagen noch scheitern
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Extremwetter : Woran KI-Wettervorhersagen noch scheiternVon Vincent Boger30.04.2026, 07:00Lesezeit: 3 Min.Bildbeschreibung ausklappenIm Juni 2020 wurde in der sibirischen Stadt Werchojansk eine Rekordtemperatur von 38 Grad Celsius gemessen.dpa / Ecmwf Copernicus Climate Change/ESAKünstliche Intelligenz erstellt mittlerweile Wetterprognosen, die klassische Modelle übertreffen. Doch sie hat eine entscheidende Schwäche. Anhören Merken TeilenVerschenkenDrucken Zur App Seit Anfang März verwendet der Deutsche Wetterdienst (DWD) ein KI-gestütztes Computermodell namens AICON zur Wettervorhersage. Es ergänzt die klassischen Vorhersagemodelle, die den zukünftigen Zustand der Atmosphäre abschätzen, indem sie mit viel Rechenaufwand die physikalischen Gegebenheiten dort berechnen. Während diese numerischen Modelle nur viermal am Tag neue Vorhersagen liefern, kann das KI-System AICON das Wetter alle drei Stunden vorhersagen. Das hilft, um genauere Prognosen zu erstellen. Bei der Veröffentlichung des Modells sagte Verkehrsminister Patrick Schnieder von der CDU, AICON könne „bei Unwettern oder Starkregen wertvolle Zeit für Schutzmaßnahmen“ schaffen.Doch gerade die Vorhersage von Extremwetter ist eine Schwäche der Künstlichen Intelligenz, was ihre Eignung zum Katastrophenschutz infrage stellt. Bisher unterschätzen KI-basierte Modelle nämlich sowohl die Häufigkeit als auch die Intensität von Hitze- und Kälterekorden sowie von extremen Winden, wie der Statistikexperte Zhongwei Zhang vom Karlsruher Institut für Technologie und seine Kollegen in einer neuen Studie in „Science Advances“ berichten.Das klassische Modell übertrifft alle KI-SystemeDas Team hat dafür das führende numerische Modell „HRES“ vom europäischen Wetterdienst ECMWF mit den KI-Vorhersagen „GraphCast“, „Pangu-Weather“ und „Fuxi“ verglichen. Alle Systeme sollten Prognosen für extreme Wetterereignisse erstellen, die nicht in ihren Trainingsdaten enthalten waren.Als extrem gelten Wetterereignisse, die festgelegte...


