CAMBRIDGE / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher des MIT haben herausgefunden, dass einfachere, physikbasierte Modelle in bestimmten Klimaszenarien genauere Vorhersagen liefern können als hochmoderne Deep-Learning-Modelle. Diese Entdeckung könnte die Art und Weise verändern, wie Klimavorhersagen getroffen werden, und zeigt die Bedeutung der richtigen Modellwahl auf.

In der Welt der Klimawissenschaften setzen Forscher zunehmend auf Künstliche Intelligenz, um präzise Vorhersagen über Wetter- und Klimaveränderungen zu treffen. Doch eine neue Studie des Massachusetts Institute of Technology (MIT) legt nahe, dass größere Modelle nicht immer die besseren sind. Die Forscher zeigen, dass in bestimmten Szenarien einfachere, physikbasierte Modelle präzisere Vorhersagen liefern können als die neuesten Deep-Learning-Modelle.
Diese Erkenntnisse werfen ein neues Licht auf die Verwendung von Benchmarking-Techniken, die üblicherweise zur Bewertung von maschinellen Lernmethoden in der Klimavorhersage eingesetzt werden. Natürliche Variationen in den Daten, wie Wetterfluktuationen, können die Ergebnisse verzerren und den Eindruck erwecken, dass ein Deep-Learning-Modell genauer ist, als es tatsächlich der Fall ist. Die MIT-Forscher entwickelten eine robustere Bewertungsmethode, die zeigt, dass einfache Modelle bei der Schätzung regionaler Oberflächentemperaturen genauer sind, während Deep-Learning-Ansätze bei der Vorhersage lokaler Niederschläge die Nase vorn haben.
Die Forscher nutzten diese Ergebnisse, um ein Simulationswerkzeug namens Klimaemulator zu verbessern, das die Auswirkungen menschlicher Aktivitäten auf das zukünftige Klima schnell simulieren kann. Sie sehen ihre Arbeit als eine Warnung vor dem Risiko, große KI-Modelle in der Klimawissenschaft einzusetzen. Während Deep-Learning-Modelle in Bereichen wie der natürlichen Sprache große Erfolge erzielt haben, enthält die Klimawissenschaft eine bewährte Reihe physikalischer Gesetze und Näherungen, die in KI-Modelle integriert werden müssen.
Die Studie hebt hervor, dass es wichtig ist, die richtigen Modelle für die spezifischen Anforderungen der Klimapolitik zu entwickeln. Anstatt sich auf die neuesten, umfassenden maschinellen Lernmodelle zu verlassen, zeigt die Forschung, dass es entscheidend ist, die Grundlagen des Problems zu verstehen und zu berücksichtigen. Diese Erkenntnisse könnten die Entscheidungsfindung in der Klimapolitik erheblich beeinflussen und sicherstellen, dass die besten verfügbaren Informationen genutzt werden.

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