Bisher galt in der Meteorologie die Wettervorhersage über zwei Wochen hinaus als höchst unzuverlässig. Die Atmosphäre ist schlicht zu chaotisch, kleine Veränderungen können unvorhergesehene Auswirkungen haben.
Ein Forscherteam am Massachusetts Institute of Technology (MIT) hat nun ein Modell entwickelt, das dank maschinellem Lernen präzise Prognosen für bis zu sechs Wochen ermöglichen soll.
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Wie t3n berichtet, kombinierten die Wissenschaftler um Judah Cohen ein dynamisches Vorhersage-Tool des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersagen (ECMWF) mit einem selbst entwickelten KI-Modell. Damit gewannen sie auch einen Wettbewerb des ECMWF.
Der berühmte Meteorologe Edward Lorenz hatte in den 1970er-Jahren die Zwei-Wochen-Grenze für zuverlässige Wettervorhersagen aufgestellt und den Begriff "Schmetterlingseffekt" geprägt. Cohen glaubte jedoch nie wirklich daran: "Theoretisch kann die Atmosphäre eine unendliche Anzahl von Mustern erzeugen, aber sie neigt dazu, immer wieder in diese bevorzugten Muster zu verfallen."
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Die verbesserte mittelfristige Wettervorhersage könnte nach Ansicht der Forscher Menschenleben retten. Als Beispiel nennen sie eine Wetterkatastrophe in Texas im Jahr 2021, bei der mindestens 246 Menschen starben. Mit besseren Vorhersagen hätten die Behörden besser planen können.
