Aufgrund des Klimawandels kommt es immer häufiger zu großen und unvorhersehbaren Hurrikanen im Atlantik. Wissenschaftler verlassen sich zunehmend auf KI, um ihre Vorhersagen zu verbessern, obwohl viele weiterhin skeptisch gegenüber der Fähigkeit der Technologie sind, Gemeinschaften besser zu schützen.
Menschen brauchen ein paar Stunden, um eine herkömmliche Hurrikanvorhersage zu erstellen – aber KI kann anhand jahrzehntelanger historischer Wetterdaten innerhalb von Minuten Muster erkennen.
Die National Oceanic and Atmospheric Administration, die führende Hurrikan-Prognostikerin des Landes, testet seit mehreren Jahren KI-Modelle mit immer genaueren Ergebnissen.
Das sagte der NOAA-Wissenschaftler Hiro Murakami, der am Geophysical Fluid Dynamics Laboratory in New Jersey arbeitet Der Unabhängige diese Woche, dass die Integration von KI in ihr „SPEAR“-Modell – das saisonale Hurrikanvorhersagen erstellt – ein großer Erfolg war.
„Wir sehen eine Verbesserung um 20 Prozent, denke ich … Es ist eine sehr bedeutende Verbesserung“, sagte Murakami.
In dieser Saison werden im Atlantischen Ozean weniger Hurrikane als normal erwartet – zwischen 3 und 6 Stürmen im Vergleich zu durchschnittlich sieben, aufgrund eines „Godzilla“-El-Niño-Ereignisses. Doch es genügt ein einziger großer Hurrikan, um eine Gemeinde zu verwüsten.
Hurrikane werden stärker, da sich die Erdatmosphäre durch die Verbrennung fossiler Brennstoffe erwärmt und die Meerestemperaturen in die Höhe schnellen. Ein heißerer Ozean bedeutet mehr Energie, um Hurrikane in Stürme mit stärkeren Winden und mehr Niederschlägen zu verwandeln.
In den USA trafen letztes Jahr keine Hurrikane auf Land, aber viele Länder in der Karibik hatten nicht so viel Glück. Der Hurrikan Melissa der Kategorie 5 im vergangenen Oktober war der stärkste aller Zeiten und brachte Windgeschwindigkeiten von 190 Meilen pro Stunde und bis zu 35 Zoll Regen mit sich, wobei in Jamaika, Kuba, den Bahamas und Haiti mindestens 93 Menschen ums Leben kamen.
Eine weitere Veränderung im Verhalten von Hurrikanen war die neu entdeckte Fähigkeit, sich innerhalb kurzer Zeit zu einem großen Sturm zu entwickeln. Hurrikan Helene steigerte sich im Jahr 2024 aufgrund rekordwarmer Gewässer über dem Golf von Mexiko rasch zu einem Hurrikan der Kategorie 4 und verursachte verheerende Überschwemmungen von Florida bis North Carolina.
Supergeschwindigkeit für Superstürme
Bis vor relativ kurzer Zeit mussten Wissenschaftler bei Hurrikanvorhersagen mathematische Berechnungen auf aktuelle atmosphärische Daten anwenden, um zu bestimmen, wie sich die Bedingungen im Laufe der Zeit auf einen Sturm auswirken würden.
Diese traditionellen Modelle waren sehr erfolgreich. Die Prognosen des National Hurricane Center für 2024 waren aufgrund der verbesserten Rechenleistung die genauesten seit Beginn der Aufzeichnungen.
Aber mit dem Aufkommen der KI glauben Wissenschaftler, dass sie es noch besser machen können: Laut Atmosphärenforschern der University of Houston hat die Technologie die Erfolgsquote bei Vorhersagen im Vergleich zu herkömmlichen Modellen um durchschnittlich 15 bis 30 Prozent verbessert.
Neben der NOAA konnten auch andere führende Institutionen in den USA, die sich mit Wetter und Klima befassen, darunter die Colorado State University und die University of Chicago, die Technologie in bestehende Systeme integrieren.
Das DeepMind-Modell von Google, das sowohl bei saisonalen als auch kurzfristigen Hurrikanvorhersagen hilft, half bei der Vorhersage der raschen Intensivierung des Hurrikans Melissa. Das bedeutete eine frühere Evakuierung, eine bessere Vorbereitung vor Ort und gerettete Leben, sagte Evan Thompson, der Hauptdirektor des Meteorological Service Jamaica, gegenüber Google.
Letztes Jahr hat es „alles andere für die Saison 2025 geschlagen“, sagte James Franklin, ein pensionierter Wettervorhersager, der 35 Jahre lang bei der NOAA an Hurrikanen gearbeitet hat und bei DeepMind mitgewirkt hat Der Unabhängige.
Das liegt zum Teil an den großen Datenmengen DeepMind wwie trainiert, so Bryan Norcross, ein Hurrikanspezialist bei FOX Weather, der das Projekt beriet.
„Im Laufe des nächsten Jahres werden zunehmend hochauflösende Datensätze des vergangenen Wetters online verfügbar sein. Da sich auch das Verständnis der Technologie vertieft, besteht die Erwartung, dass sich die KI-Modelle von Google DeepMind und anderen Labors weiter verbessern werden“, sagte er.
Daten sind der Kern der Verbesserung jedes KI-Modells und der Schlüssel, um sicherzustellen, dass Hurrikanvorhersagen in Zukunft genauer werden, fügte Phil Klotzbach, leitender Forschungswissenschaftler an der Colorado State University, hinzu.
„Wenn Sie dem KI-Modell wirklich gute Daten zur Entwicklung liefern können, erhalten Sie eine gute Antwort“, sagte er.
Ein weiterer Grund, sich auf KI zu verlassen, ist die Geschwindigkeit – ein entscheidender Faktor bei der Untersuchung von Stürmen, die innerhalb weniger Stunden auf Land treffen können.
Herkömmliche Prognosen benötigen in der Regel ein paar Stunden, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen, während DeepMind laut Google achtmal schneller ist als herkömmliche Modelle.
„Wir können viel mehr davon betreiben und sie laufen sehr günstig“, sagte Jeff Berardelli, Chefmeteorologe und Klimaspezialist bei WFLA-TV Der Unabhängige. „Die Ausführung eines regulären dynamischen Modells auf einem Supercomputer kann also Stunden dauern, da es sehr rechen- und gleichungsintensiv ist.“
Das Beispiellose
Natürlich ist die KI-Hurrikanvorhersage nicht perfekt – sie benötigt historische Daten, um genaue Vorhersagen liefern zu können.
Aber was passiert, wenn ein KI-Modell an der Vorhersage eines Sturms beteiligt ist, der stärker sein könnte als alles, was wir bisher gesehen haben?
„Da sich das Klima, die Atmosphäre und die Ozeane erwärmen, wird es einige beispiellose Ereignisse geben – nicht nur Hurrikane, sondern auch Hitzewellen, Überschwemmungen und dergleichen –, die das KI-Modell nicht vorhersagen kann, weil es sie nicht in seiner Datenbank hat“, sagte Berardelli.
Franklin sagte, er mache sich darüber weniger Sorgen, weil die KI zumindest im Fall von Googles DeepMind immer noch einen großen Sturm vorhersagen könne, wenn er eintritt, unabhängig von der Stärke.
„Es stimmt zwar, dass es nur mit den vorhandenen Daten funktionieren kann … Ich bin mir jedoch nicht sicher, ob ein bescheidener Anstieg aufgrund des höheren Wärmegehalts der Ozeane … im praktischen Sinne eine große Sache ist“, sagte er.
Es gibt noch ein größeres Problem, mit dem wir uns auseinandersetzen müssen. KI wird von Rechenzentren angetrieben, die nicht nur große Mengen Wasser zum Betrieb benötigen, sondern auch große Mengen Strom verbrauchen und so die fossilen Brennstoffe verbrennen, die die Klimakrise – und damit wiederum schlimmere Hurrikane – auslösen.
