Britische Forscher nutzen die neuesten Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), um die Wettervorhersage zu verbessern und die Klimaresilienz sowie die Ernährungssicherheit in Westafrika zu stärken. Die Universität Leeds wird gemeinsam mit dem Alan Turing Institute und einem Konsortium von Partnern ein präziseres Vorhersagesystem entwickeln, das Landwirten helfen könnte, ihre Ernteerträge zu verbessern und wirtschaftliche Verluste zu reduzieren.
Die Wettervorhersage in Westafrika stellt eine Reihe einzigartiger Herausforderungen dar. Als Region, die zunehmend anfällig für die Auswirkungen des Klimawandels ist, haben unvorhersehbare Wetterverhältnisse direkte Folgen für die Ernährungssicherheit und die wirtschaftliche Stabilität. Landwirte haben häufig keinen Zugang zu zuverlässigen Wettervorhersagen, sodass sie wichtige Entscheidungen über Aussaat oder Ernte ohne ausreichende Informationsgrundlage treffen müssen.
Douglas Parker, Professor für Meteorologie an der School of Earth and Environment der University of Leeds, sagte: „Die Niederschläge in Afrika können zu den intensivsten der Welt gehören und sich oft innerhalb weniger Stunden rasch entwickeln.
Mithilfe KI-basierter Methoden können wir genauere Vorhersagen zur Niederschlagswahrscheinlichkeit treffen, indem wir aus Beobachtungen in einzelnen Ländern lernen und Informationen über Wetter- und Ozeanmuster aus der ganzen Welt einbeziehen. Durch die Zusammenarbeit mit führenden Universitäten und Wetterdiensten in Westafrika wird diese internationale Partnerschaft Innovationen im Bereich der KI-gestützten Wettervorhersage vorantreiben.“
Die Erdrotation und die Sonneneinstrahlung beeinflussen die Atmosphäre, was dazu führt, dass sich das Wetter in Afrika anders verhält als in den mittleren Breiten Europas und der USA, wo die meisten Vorhersagemethoden entwickelt wurden. Daher sind neue Modelle erforderlich, die speziell für afrikanische Bedingungen optimiert sind. Traditionelle physikalisch basierte Vorhersagemethoden, die im globalen Norden eingesetzt werden, sind in Subsahara-Afrika weniger effektiv. Aus diesem Grund greift die Cumulus-Initiative auf Beiträge des Projektteams zu neuen KI-Technologien wie Aardvark Weather und dem Aurora Earth System Foundation Model zurück.
Diese Modelle tragen dazu bei, neue KI-basierte Vorhersagemethoden zu entwickeln, die auf die afrikanischen Bedingungen zugeschnitten sind und genauere sowie lokal relevante Erkenntnisse liefern. Die Aardvark-Technologie basiert vollständig auf KI und kombiniert Satellitenbilder, Bodenbeobachtungen und vorhandene Vorhersagedaten, um ein klareres Bild der Atmosphäre zu erzeugen. Die Technologie nutzt sowohl Fernerkundung als auch lokale Messungen und lernt aus datenreichen Regionen, um Vorhersagen in datenärmeren Regionen wie Subsahara-Afrika zu verbessern.
Das Aurora Earth System Foundation Model zeigt, wie ein einziges KI-Modell für eine Vielzahl von Vorhersageaufgaben angepasst werden kann. Die Flexibilität solcher Modelle ermöglicht es der Cumulus-Initiative, Systeme zu entwickeln, die auf lokale Wetterverhältnisse abgestimmt sind, und Vorhersagen auf sub-saisonale Zeiträume von zwei bis sechs Wochen auszuweiten – Zeiträume, die für Landwirte und die Fischereiindustrie besonders relevant sind. Entscheidend ist, dass diese Systeme erschwinglich und anpassungsfähig sind, sodass westafrikanische Partner eigene Vorhersagen erstellen, Fachwissen aufbauen und lokale Innovationen vorantreiben können.
Dr. Scott Hosking, Missionsleiter für Umweltprognosen am Alan Turing Institute, sagte:
„Die Vorhersage von Niederschlägen in den Tropen ist eine besondere Herausforderung, die durch den Klimawandel und einen historischen Mangel an lokalisierten Daten zusätzlich erschwert wird. Um Leben und Lebensgrundlagen in diesen Regionen zu schützen, können wir uns nicht auf handelsübliche KI-Lösungen verlassen. Diese Partnerschaft zwischen dem Vereinigten Königreich, Ghana und Senegal konzentriert sich auf die Entwicklung von KI-Wettermodellen, die speziell auf die Bedingungen in Westafrika zugeschnitten sind, um die erforderliche Präzision für ein effektives Management der Ernährungssysteme und die Stärkung der Widerstandsfähigkeit der Gemeinden zu gewährleisten.“