07.03.2023

KI in der Meteorologie – so bleibst du nicht im Regen stehen

Wo ist Künstliche Intelligenz (KI) bereits heute nicht mehr wegzudenken? Brutkasten hat recherchiert und wurde auf den Einsatz der Technologie in der Meteorologie aufmerksam.
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KI ist ein wichtiges Tool in der Meteorologie.
KI ist ein wichtiges Tool in der Meteorologie. (C) AdobeStock

Wie wird das Wetter morgen? Reicht die Sonnenbrille oder sollte man doch mit Regenschirm außer Haus? Werden meine Solarpaneele genug Sonne abbekommen, oder ziehen dunkle Wolken auf? Man könnte diese Fragen ChatGPT stellen oder man vertraut auf die Vorhersagen von Meteorolog:innen der geologischen Bundesanstalt GeoSphere, die sich bei ihrer Arbeit ebenfalls auf Künstlicher Intelligenz (KI) verlässt.

KI als Unterstützung für Windkraft

So kommt KI unter anderem im Postprocessing – einer Maßnahme zur nachträglichen Verbesserung der Vorhersagequalität mithilfe von statistischen Methoden – zum Einsatz. Dabei werden physikalische Modellrechnungen mit Beobachtungsdatensätzen verknüpft, woraufhin genaue Wettervorhersagen möglich sind.

Zusätzlich hilft die KI GeoSphere dabei, Leistungen von Windturbinen und Solarpaneelen zu prognostizieren. Dafür werden Datensätze von Turbinen oder Paneelen mit Modellrechnungen in Verbindung gebracht, woraufhin die KI die Intensität von Windgeschwindigkeit und Sonneneinstrahlung berechnet. Ähnlich funktioniert das Modell, das GeoSphere verwendet, um Straßentemperaturen zu berechnen.

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„Der große Vorteil der KI ist, dass sie auch nicht lineare Modelle erstellen kann. Ausreißer und Extreme können somit immer besser vorhergesagt und berücksichtigt werden“, erklärt Irene Schicker von GeoSphere im brutkasten-Gespräch. Eine wichtige Hilfe in Zeiten zunehmend auftretender Wetterextreme.

Synergien werden zunehmen

Auch bei Prognosen von bevorstehenden Gewittern und Starkregen-Ereignissen ist die KI bereits ein wichtiger Partner. Dabei werden Datensätze auch Radarstationen, Satellitenbildern und vergangenen Ereignissen verknüpft. Ein umfassendes Berechnungsmodell hilft schließlich dabei, die Intensität und die Ausdehnung von Gewittern vorherzusagen.

Neu ist die Zusammenarbeit zwischen KI und Meteorolog:innen nicht. Bereits in den 1980ern gab es erste Publikationen zum Zusammenspiel von Algorithmen und physikalischen Modellen. Seither unterstützt die KI vor allem in der Rechenleistung. „Sie kann letztlich numerische Wettervorhersagemodelle bezüglich der Berücksichtigung der Wolkenphysik beschleunigen – Vorhersagen können somit schneller getroffen werden“, sagt Schicker.

Der Fortschritt im KI-Bereich wird letztlich auch die Branche der Meteorologie verändern. Die Synergien zwischen Physik und KI wird in Zukunft weiter zu nehmen, meint Schicker. Ganz ohne die Naturwissenschaft im Hintergrund würde es aber nicht gehen, so ist die KI derzeit noch mehr eine „hilfreiche Ergänzung“. Wohin die Reise geht, ist aber aufgrund der Schnelllebigkeit des Themas und den stetigen Fortschritten nicht ganz abschätzbar.

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Christina Hirschl, Geschäftsführerin von Silicon Austria Labs | (c) Helge Bauer
Christina Hirschl, Geschäftsführerin von Silicon Austria Labs | (c) Helge Bauer

Laut internationaler Energieagentur wird sich der weltweite Stromverbrauch der Rechenzentren bis 2030 auf rund 945 Terawattstunden mehr als verdoppeln. Das entspricht etwas mehr als dem gesamten Stromverbrauch Japans heute. Während die EU ein verpflichtendes Nachhaltigkeits-Label entwirft, um den Energie- und Wasserverbrauch der Branche einheitlich bewerten zu können, arbeitet man in Österreich bei Silicon Austria Labs an energieeffizienter KI und Rechen-Hardware.

Stromsparen mittels Chip-Bausteinen und optimierten KI-Modellen

Bei Silicon Austria Labs arbeitete man schon 2025 an einer effizienteren KI, wie brutkasten berichtete. Nun soll Energie mittels Hardware-Beschleunigern gespart werden, also mit Chip-Bausteinen, die KI-Berechnungen mit wesentlich geringerem Energieaufwand ausführen als herkömmliche Prozessoren. So entwickelt das Silicon Austria Labs für das europäische Projekt ISOLDE im Rahmen des Chips Joint Undertaking energieeffiziente Beschleuniger.

„Unsere Stärke liegt darin, KI dort effizient zu machen, wo sie tatsächlich rechnet, im Chip und im Datacenter“, sagt Christina Hirschl, CEO von Silicon Austria Labs. „Wir entwickeln Hardware und Verfahren, die dieselbe Rechenleistung mit deutlich weniger Energie erbringen. Das ist die Grundlage, damit KI in Europa nachhaltig wachsen kann.“

Zudem optimiert Silicon Austria Labs KI-Modelle so, dass sie Daten nicht in große Rechenzentren senden, sondern direkt auf den jeweiligen Geräten laufen, wie etwa Haushaltsgeräten, Sensoren oder Satelliten. Auch an einem energieeffizienten „föderierten Lernen“ wird bei Silicon Austria Labs geforscht. Bei dem Prozess wird KI trainiert, ohne dabei sensible Daten zusammenzuführen.

Energiesparende Elektronik für ein unabhängiges Europa

Laut Silicon Austria Labs geht es bei der Forschung nicht nur um Nachhaltigkeit, sondern auch um die technologische Unabhängigkeit Europas. Durch selbst entwickelte energieeffiziente Chips und Verfahren sei man weniger abhängig von außereuropäischen Anbietern. „Energieeffiziente Elektronik ist ein Standortvorteil für Österreich und Europa“, sagt Hirschl. „Wer die sparsamste Technologie beherrscht, macht sich unabhängiger und verbindet Digitalisierung mit Klimazielen.”

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