
Extremwetter: Woran KI-Wettervorhersagen noch scheitern
Extremwetter : Woran KI-Wettervorhersagen noch scheitern Von Vincent Boger 30.04.2026, 07:00 Lesezeit: 3 Min. Bildbeschreibung ausklappen Im Juni 2020 wurde in der sibirischen Stadt Werchojansk eine Rekordtemperatur von...
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Wichtige Entwicklungen prägen das Weltgeschehen. Extremwetter : Woran KI-Wettervorhersagen noch scheitern Von Vincent Boger 30. 2026, 07:00 Lesezeit: 3 Min. Bildbeschreibung ausklappen Im Juni 2020 wurde in der sibirischen Stadt Werchojansk eine Rekordtemperatur von 38 Grad Celsius gemessen.
dpa / Ecmwf Copernicus Climate Change/ESA Künstliche Intelligenz erstellt mittlerweile Wetterprognosen, die klassische Modelle übertreffen. Doch sie hat eine entscheidende Schwäche. Anhören Merken Teilen Verschenken Drucken Zur App Seit Anfang März verwendet der Deutsche Wetterdienst (DWD) ein KI-gestütztes Computermodell namens AICON zur Wettervorhersage.
Die Einzelheiten
Es ergänzt die klassischen Vorhersagemodelle, die den zukünftigen Zustand der Atmosphäre abschätzen, indem sie mit viel Rechenaufwand die physikalischen Gegebenheiten dort berechnen. Während diese numerischen Modelle nur viermal am Tag neue Vorhersagen liefern, kann das KI-System AICON das Wetter alle drei Stunden vorhersagen. Das hilft, um genauere Prognosen zu erstellen.
Bei der Veröffentlichung des Modells sagte Verkehrsminister Patrick Schnieder von der CDU, AICON könne „bei Unwettern oder Starkregen wertvolle Zeit für Schutzmaßnahmen“ schaffen. Doch gerade die Vorhersage von Extremwetter ist eine Schwäche der Künstlichen Intelligenz , was ihre Eignung zum Katastrophenschutz infrage stellt. Bisher unterschätzen KI-basierte Modelle nämlich sowohl die Häufigkeit als auch die Intensität von Hitze- und Kälterekorden sowie von extremen Winden, wie der Statistikexperte Zhongwei Zhang vom Karlsruher Institut für Technologie und seine Kollegen in einer neuen Studie in „Science Advances“ berichten.
Das klassische Modell übertrifft alle KI-Systeme Das Team hat dafür das führende numerische Modell „HRES“ vom europäischen Wetterdienst ECMWF mit den KI-Vorhersagen „GraphCast“, „Pangu-Weather“ und „Fuxi“ verglichen. Alle Systeme sollten Prognosen für extreme Wetterereignisse erstellen, die nicht in ihren Trainingsdaten enthalten waren. Als extrem gelten Wetterereignisse, die festgelegte Schwellen, etwa bei der Temperatur oder Windgeschwindigkeit, überschreiten.
Was Experten sagen
Beispielsweise spricht der DWD von einer Hitzewelle, wenn an mindestens drei aufeinanderfolgenden Tagen eine Temperatur von 28 Grad Celsius oder mehr erreicht wird. Für die Studie nutzen die Autoren Daten zu Wetterextremen aus den Jahren 2018 bis 2020 über verschiedene Jahreszeiten und Klimazonen hinweg. Bei der Vorhersage der Extremereignisse unterliefen den KI-Modellen größere Fehler, als es beim numerischen Verfahren der Fall war.
Während das klassische Modell die Rekordereignisse zudem mal über- und mal unterschätzte, verblieben die KI-Vorhersagen meistens deutlich unter der tatsächlichen Intensität des extremen Wetters. „Umso extremer das Ereignis, desto stärker unterschätzen die KI-Modelle die Ereignisse im Vergleich zur herkömmlichen Vorhersage“, bilanziert Sebastian Sippel von der Universität Leipzig in einem Statement für das Science Media Center (SMC). Er war an der Studie nicht beteiligt.
Die Entwicklung hat international große Aufmerksamkeit erregt; diplomatische Kreise verfolgen sie genau.





