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„Die Grenze verschwimmt immer mehr"

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Erde ✓ Manabe ✓ Intelligenz ✓ Syukuro ✓ Hälfte ✓ Modelle ✓ Prozesse ✓ Nobelpreis ✓ Kollege ✓ Klaus ✓ Klimaforscher ✓ neuronales ✓ Physik ✓ Hasselmann ✓ Netzwerk

Zusammenfassung:    

Mit dem diesjährigen Nobelpreis für Physik wurden zur Hälfte der deutsche Klimaforscher Klaus Hasselmann und sein japanischer Kollege Syukuro Manabe „für das physikalische Modellieren des Klimas der Erde, die quantitative Analyse von Variationen und die zuverlässige Vorhersage der Erderwärmung geehrt. Wir können physikalische Prozesse entweder direkt messen, also beispielsweise Wassertemperaturen im Ozean mithilfe von Bojen lokal aufzeichnen, oder schmelzende Eisschilde mit Satelliten global überwachen. Dazu gehören etwa Modellierungen der Ozeane, der Atmosphäre, der Kryosphäre, der Vegetation oder der Landmassen – und wir wollen diese Modelle immer mehr miteinander verbinden, um ein umfassendes Klima- und Erdsystemmodell zu erhalten.

Artikel Inhalt:    

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Die Wissenschaftler sprachen über Chancen und Grenzen künstlicher Intelligenz. Die beiden klassischen Pfeiler, mit denen wir das Erdklima untersuchen, sind Beobachtungen beziehungsweise Modellierungen des Erdsystems. Wir können physikalische Prozesse entweder direkt messen, also beispielsweise Wassertemperaturen im Ozean mithilfe von Bojen lokal aufzeichnen, oder schmelzende Eisschilde mit Satelliten global überwachen. Oder wir verwenden Erdsytemmodelle, um die Verfahren, die wir auf der Erde beobachten, zu simulieren und daraus schlussendlich auch Vorhersagen für die Zukunft abzuleiten. Physikalische Gesetzmäßigkeiten, die in Computermodellen eingebunden sind, nutzen wir hierfür. Wie genau sind solche Klimamodelle mittlerweile? Mittlere Klimazustände können wir mit Modellen sehr gut nach- und abbilden. Bis in die siebziger und achtzigen Jahre hinein konnten Modelle nur einzelne Komponenten des Erdsystems abbildern, wie beispielsweise die Ozeane. Um das gesamte Erdsystem möglichst akkurat abzubilden, müssen wir die unterschiedlichen Subsysteme der Erde – auch verschiedene Komponenten von Modellen - miteinander verbinden. Dazu gehören etwa Modellierungen der Ozeane, die Atmosphäre, der Kryosphäre und der Vegetation. Man versucht außerdem die geophysikalischen Prozesse mit der Biologie und Chemie ebenso wie mit menschlichen Faktoren und Einflüssen zu verknüpfen. Wie exakt kann ein solches, allumfassendes Modell sein? Jedes Modell ist mit Unsicherheiten behaftet. Zum einen kennen wir nicht alle physikalischen Zusammenhänge und müssen immer gewisse Annahmen treffen. Es ist daher wichtig, viele, voneinander unabhängig entwickelte Modelle zur selben Fragestellung zu haben. Die Unterschiede zwischen verschiedenen Modellen sind dann ein Maß der verbleibenden Ungewissheit. Zur anderen existiert auch aus mathematischer Sicht kein perfekter Modell. Klassische Erdsystemmodelle und Künstliche Intelligenz könnten dann voneinander lernen und sich immer weiter selbst verbessern. In den letzten fünf Jahren gab es einen richtiggehenden Boom. Erst vor allem um automatisierte Bilderkennung, das unter anderem Straßenschilder erkennt, auch einsetzen, um Hurricanes oder Vegetationsmuster in Satellitenbildern zu erkennen. Bei diesen Beispielen handelt es sich aber um rein datengetriebene neuronale Netzwerke, die gelernt haben, bestimmte Muster in den Daten zu erkennen. Diese sind nur für eine bestimmte Aufgabe vorgesehen und in keiner Weise mit menschlicher Intelligenz vergleichbar. Dazu werden zunächst Trainingsdaten benötigt, welche einen entsprechenden Zusammenhang beschreiben oder Muster enthalten. Während des Trainings werden die Gewichte der Verbindungselemente zwischen den Neuronen immer weiter angepasst, bis sie möglichst optimal für das Lösen der Aufgabe geeignet sind. Eine Kernfrage unserer Forschung ist, ob wir neuronalen Netzwerken auch Physik beibringen können und sie dort einsetzen können, wo klassische Erdsystemmodelle ihre größten Schwächen haben. Das heißt, wir geben einem Netzwerk bestimmte Gesetzmäßigkeiten als Regeln vor, oder wir befähigen es durch gezielte Trainingsdaten, solche Gesetze selbst herzuleiten. Wir haben beispielsweise eine Studie zur Verteilung der Wassermassen auf dem südamerikanischen Kontinent mithilfe eines Neuronalnetzwerks durchgeführt. Dafür nutzten wir Satellitensignale, die räumlich sehr grob aufgelöst sind und deswegen keine genauen Rückschlüsse auf die Wasserverteilungen in den komplexen Flussstrukturen des Amazonas erlaubt. Künstliche Intelligenz würde gern für die Bereiche nutzen, in denen Erdsystemmodelle an ihre Grenzen gelangen. Während ein Erdsystemmodell grundsätzlich auf bekannten physikalischen Gesetzmäßigkeiten basiert, benötigt ein neuronales Netzwerk erst einmal keinerlei Informationen über die Physika. Besonders für klima- und gesellschaftsrelevante Fragen muss geprüft werden, wie es funktioniert. Die Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von Neuronalen Netzen spielt dabei eine immer wichtigere Rolle.
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Quellenangabe:    

https://www.weltderphysik.de/gebiet/erde/die-grenze-verschwimmt-immer-mehr/

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