In einer Studie zeigen Forschende des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) erstmals eine Methode auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI), mit der sich die Genauigkeit der von globalen Klimamodellen erzeugten groben Niederschlagsfelder erhöhen lässt. Ihnen gelang es, die räumliche Auflösung von Niederschlagsfeldern von 32 auf zwei Kilometer und die zeitliche von einer Stunde auf zehn Minuten zu verbessern. Diese erhöhte Auflösung sei notwendig, um das zukünftig häufigere Auftreten von lokalen Starkniederschlägen und die dadurch bedingten Naturkatastrophen besser vorhersagen zu können, berichtet das KIT.
Bisherige globale Klimamodelle verwenden ein Raster, das nicht fein genug ist, um die Variabilität der Niederschläge genau darzustellen. Hochaufgelöste Niederschlagskarten können nur mit extrem rechenintensiven und daher räumlich oder zeitlich begrenzten Modellen erzeugt werden. Die Forschenden haben deshalb ein Generatives Neuronales Netz – GAN genannt – aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz entwickelt und es mit hochauflösenden Radarniederschlagsfeldern trainiert.
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