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Überschwemmungen in Spanien, Brände in Patagonien, eine Hitzewelle in Rio de Janeiro. In den News folgt ein extremes Wetterereignis auf das nächste. Auf der ganzen Welt sind Menschen mit den Folgen der Klimakrise konfrontiert. Da unser Klima immer lebensbedrohlicher wird, wird die Vorhersage des Wetters zu einer zunehmend Leben rettenden Aufgabe. Und auch für andere Bereiche unserer Gesellschaft sind Wettervorhersagen unverzichtbar, von der Lebensmittelproduktion über den sicheren Transport bis hin zur Energieerzeugung mit Wind- oder Sonnenkraft.
Allerdings haben die Supercomputer, die aktuell die Wettervorhersagen erstellen, einen enormen CO2-Fußabdruck. Das britische Met Office gab an, einen Supercomputer zu verwenden, der jährlich 14.400 Tonnen CO2 ausstößt. Darin steckt ein Paradox: Die Vorhersageinstrumente, die uns dabei helfen sollen, schneller auf Wetterextreme reagieren zu können, tragen gleichzeitig zur globalen Erwärmung bei. Und führen damit zu mehr extremen Wetterereignissen. Natürlich sind zehntausende Tonnen CO2 (leider) im Verhältnis zu anderen Emissionsquellen noch verhältnismäßig überschaubar. Aber weniger ist am Ende doch mehr (Klimaschutz). Zum Glück tut sich hier was.
Im März 2025 veröffentlichten Forschende des Alan Turing Institute, der University of Cambridge, Microsoft Research und des ECMWF eine neue Methode der Wettervorhersage. Das als „Aardvark“ bekannte KI-Modell soll Wettervorhersagen auf einem Desktop-Computer ermöglichen können. Dabei würde tausendmal weniger Rechenleistung benötigt als bei den aktuellen Supercomputern, die Wettervorhersagen erstellen.
Wie sieht eine grüne digitale Zukunft aus?
Elektroschrott, CO2-Emissionen durch KI, Wasserverbrauch von Rechenzentren – aktuell scheint die ungezügelte Digitalisierung nicht mit einem gesunden Planeten vereinbar. Doch es gibt viele Lösungen für eine ökologische und faire Digitalisierung – wir haben sie recherchiert:
Numerische Wettervorhersage vs. Aardvark KI-Modell
Die numerische Wettervorhersage (NWP) – die Erstellung von Wettervorhersagen mit Supercomputern – hat seit ihren Anfängen in den 1950er Jahren einen langen Weg zurückgelegt. Damals dauerte es 24 Stunden, um eine Tagesvorhersage zu erstellen. Die Genauigkeit und Geschwindigkeit haben sich zwar erheblich verbessert. Aber es dauert immer noch Stunden, bis die Supercomputer der NWP die Daten verarbeitet haben, um uns zu sagen, ob es morgen regnet oder die Sonne scheinen wird. Und natürlich verbrauchen die Supercomputer während dieser Stunden große Mengen an Energie.
Das KI-basierte Aardvark ist viel schneller als NWP, benötigt nur wenige Minuten und läuft auf einem Desktop-Computer. Das KI-Modell wurde mit Daten von Wetterstationen aus aller Welt trainiert. Mit nur 10 Prozent der Eingabedaten konnte Aardvark bereits Vorhersagen erstellen, die genauer sind als das GFS-Vorhersagesystem der Vereinigten Staaten. Und es wird in der Lage sein, genaue Acht-Tage-Vorhersagen zu erstellen, so die Hoffnung der Forschenden. NWP kann nur genaue Vorhersagen nur bis zu fünf Tage im Voraus treffen.
Das Forschungsteam skizziert auch das Potenzial der Aardvark-Modelle für die Anpassung an bestimmte Regionen. Diese Feinabstimmung auf der Grundlage regionaler Unterschiede würde die Genauigkeit der Wettervorhersagen verbessern.
Das Modell hat ein enormes Potenzial für die Zukunft
Nutzende von NWP-Systemen können problemlos auf das Aardvark umsteigen. Und auch für Regionen des globalen Südens, die aufgrund fehlender Ressourcen kein NWP verwenden, eignet sich das KI-Modell.
Das Potenzial scheint groß. Das Forschungsteam schreibt in seiner Veröffentlichung: „Die in dieser Studie vorgestellten Ergebnisse kratzen nur an der Oberfläche des Potenzials von Aardvark Weather.“ Derzeit implementiert das Team die Technologie in bestehende Studien am Alan Turing Institute und untersucht, wie Aardvark in Ländern des globalen Südens eingesetzt werden kann. Es ist zwar noch nicht klar, wann Aardvark NWP als unsere Standardmethode für Wettervorhersagen ablösen könnte, aber die Prognosen für die Zukunft sind vielversprechend.
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