ETH verbessert Wettervorhersage mit Künstlicher Intelligenz
18 Mai 2026 09:46
Partner
(CONNECT) Forschende der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH) haben ein neues, von Künstlicher Intelligenz (KI) unterstütztes Analyse- und Vorhersagemodell zu Klima und Wetter erarbeitet. Mit diesem Earth System Foundation Model (ESFM) können grosse Datenlücken bisheriger Modelle geschlossen werden und auch extreme Wetterereignisse besser vorhergesagt werden, heisst es in einer Mitteilung.
Das ESFM behandelt atmosphärische und hydrologische und landbezogene Prozesse als Teil eines vernetzten Systems der Erde. Die Daten für das Modell stammen aus Satellitenbildern, aus Wetterballons, Bodenstationen oder weiteren Sensoren. Verknüpft werden dabei kurzfristig erhobene Daten mit Langzeitbeobachtungen. Die grossen Datenmengen und Datentypen, die für das Modell bearbeitet werden müssen, werden mit Hilfe Künstlicher Intelligenz analysiert und zu einem Wetter- und Klimamodell generiert. „Bisherige KI-Wettermodelle konzentrieren sich oft stark auf die Atmosphäre“, wird Fanny Lehmann, Mathematikerin am ETH AI Center, in der Mitteilung zitiert. „Unser Modell dagegen verknüpft gezielt atmosphärische Wetterdaten mit hydrologischen und landbezogenen Daten. Auf dieser Grundlage erkennt die KI zentrale Muster, Trends und Zusammenhänge im Wettergeschehen auf der Erde – und erstellt darauf basierend Prognosen, selbst wenn wichtige Daten fehlen.“
Die Forschenden haben ihr Modell am Supertaifun Doksuri getestet. Dabei zeigte sich, dass das „ESFM Daten aus mehreren Quellen integriert und Datenlücken deutlich effizienter ausschliesst“, führt Firat Ozdemir, leitender Entwickler des ESFM‑Teams, aus.
Die Studie wurde auf der Generalversammlung der Europäischen Geowissenschaftlichen Union (EGU) in Wien vorgestellt. ce/ww
