KI in der Meteorologie: Von der Datenanalyse über das Prozessverständnis bis zur Vorhersage
Martin Butz (Uni Tübingen)
Künstliche Intelligenz – vor allem das Maschinelle Lernen und insbesondere das Tiefe Lernen (deep learning, DL) – ist in aller Munde. Was macht diese Technologie? Wie kann sie in der Meteorologie genutzt werden? In dem Vortrag führe ich zunächst DL ein. Dann zeige ich, wie DL mit Wissen aus der Meteorologie verknüpft werden kann, aber auch wie es genutzt werden kann, neue atmosphärische Interaktionen und Abhängigkeiten zu identifizieren. Zuletzt gebe ich eine Übersicht über aktuelle DL-basierte Vorhersagemodelle, die die Wettervorhersage auf multiplen Skalen in naher Zukunft weiter verbessern könnten.