Täglich erreichen uns Schlagzeilen über den Einsatz und Missbrauch von generativer künstlicher Intelligenz (KI) – den Algorithmen wie ChatGPT, die realistische Inhalte unter anderem in Text- oder Videoform erzeugen können. Die anfängliche öffentliche Begeisterung wurde schnell durch Bedenken gedämpft. Eine ähnliche Debatte zu den neuen Technologien führen auch Atmosphärenwissenschaftler: Denn einige von ihnen haben nun begonnen, generative KI in ihre Modelle zur Wettervorhersage einzubauen. Im Juli 2023 haben zwei Forschungsgruppen ihre neuesten KI-Wettermodelle in der Fachzeitschrift »Nature« vorgestellt: Das Team um Kaifeng Bi vom chinesischen Unternehmen Huawei Cloud in Shenzhen hat ein Modell entwickelt, das das Wetter für bis zu sieben Tage vorhersagt, während Yuchen Zhan und seine Kolleginnen und Kollegen von der Tsinghua-Universität in Peking einen Algorithmus zur Niederschlagsvorhersage für bis zu drei Stunden im Voraus präsentiert haben.

Herkömmliche Wettervorhersagemodelle basieren auf physikalischen Gleichungen, die mit computergestützten Verfahren ausgewertet werden – ein Ansatz, der als numerische Wettervorhersage bekannt ist. Generative KI-Wettermodelle arbeiten anders. Anstatt eine Vorhersage auf Grundlage physikalischer Erkenntnisse zu treffen, stützen sie sich auf historische Messungen und Statistik. Diese Methode hat sich als so viel versprechend erwiesen, dass sich ein Paradigmenwechsel abzeichnet: KI-basierte Modelle könnten die numerische Wettervorhersage vollständig ersetzen …