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..., dass künstliche Intelligenz bessere Regenprognosen ermöglichen könnte? Örtliche Prognosen von Starkregen liegen derzeit noch in 70 von 100 Fällen daneben - weil schwer zu berechnen ist, wie Wolken, Luftwirbel, Berge, Städte oder Seen die Stärke und Ausbreitung von Schauern beeinflussen.

Bild: ©New Africa/adobe.stock.com
Zudem sei die Modellskala noch zu grob, um diese Effekte wirklich abbilden zu können. KI soll die Vorhersagen verbessern. Forscher vom Forschungszentrum Jülich haben dazu das Projekt 'Deep Rain' gegründet. Hierbei geht es um ein selbstlernendes neuronales Netz, das aus den Modellvorhersagen des Wetterdiensts Informationen über Regengebiete herausfischen soll. Die einzige Schwierigkeit bestehe darin, dass nur rund 10% der gesammelten Wetterdaten nutzbar seien. Ein ideales Gebiet, um die KI-Methode zu testen, sehen die Forscher im Harz: Wegen der steilen Hänge sei klar, wie sich dort Regengebiete verhalten. Bewährt sich das Verfahren, will es der Deutsche Wetterdienst zur Fehlerkorrektur der Modellvorhersagen einsetzen.

TeDo Verlag GmbH

Dieser Artikel erschien in Automation Newsletter 7 2020 - 20.02.20.
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