Eine neue MIT-Studie zeigt, dass einfachere, physikbasierte Modelle oft genauere Klimavorhersagen liefern als komplexe Deep-Learning-Modelle.
In Kürze
- Einfachere Modelle liefern genauere Temperaturvorhersagen
- Deep Learning übertrifft bei komplizierteren Variablen wie Niederschlag
- Neue Bewertungsmethode für Klimamodelle entwickelt
Eine neue Studie des Massachusetts Institute of Technology (MIT)
Eine neue Studie des Massachusetts Institute of Technology (MIT) sorgt für Aufsehen in der Klimaforschung. Die Forscher haben herausgefunden, dass einfachere, physikbasierte Modelle in vielen Fällen genauere Vorhersagen für das Klima liefern als ihre komplexen Pendants, die auf Deep Learning basieren. Besonders bei der Temperaturvorhersage zeigen diese simpleren Modelle eine höhere Genauigkeit. Bei der Schätzung komplizierterer Variablen, wie etwa Niederschlag, haben die Deep-Learning-Modelle jedoch die Nase vorn.
Natürliche Variabilität in Klimadaten
Ein zentrales Anliegen der Studie ist die natürliche Variabilität in Klimadaten, die die Bewertung von KI-Modellen erheblich beeinflussen kann. Oft werden diese Effekte in gängigen Vergleichsmethoden nicht ausreichend berücksichtigt. Das führt dazu, dass Deep-Learning-Modelle manchmal als präziser wahrgenommen werden, als sie tatsächlich sind. Um diesem Problem entgegenzuwirken, hat das MIT-Team eine neue Bewertungsmethode entwickelt, die diese Schwächen adressiert.
Verfeinerung von Klimasimulationstools
Mit diesen Erkenntnissen haben die Forscher ein Klimasimulationstool verfeinert, das es ermöglicht, menschliches Handeln und dessen Auswirkungen auf das zukünftige Klima besser vorherzusagen. Sie warnen davor, dass größere KI-Modelle in der Klimawissenschaft nicht zwangsläufig die besten Ergebnisse liefern. Vielmehr ist es entscheidend, die bestehenden physikalischen Gesetze und Prinzipien in die KI-Modelle zu integrieren.
Verbesserung der Benchmark-Techniken
Die Wissenschaftler regen an, die Benchmark-Techniken zu verbessern, um herauszufinden, welches Klimamodell in welcher Situation am effektivsten ist. Diese Erkenntnisse könnten eine wichtige Grundlage für präzisere Entscheidungen in der Klimapolitik darstellen.
Quellen
- Quelle: Massachusetts Institute of Technology
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
