Künstliche Intelligenz und ihre Rolle in der modernen Klimaforschung

KI im Dienste der Klimaforschung: Einblicke in die Eisberg-Überwachung

Die fortschreitende Klimaerwärmung stellt die Wissenschaft vor immense Herausforderungen. Eine präzise Beobachtung und Analyse der Veränderungen in den Polarregionen ist von entscheidender Bedeutung, um zukünftige Entwicklungen besser vorhersagen zu können. In diesem Kontext etabliert sich Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend als ein unverzichtbares Werkzeug. Jüngste Entwicklungen zeigen, wie KI-Systeme den Lebenszyklus von Eisbergen detailliert verfolgen und damit neue Einblicke in komplexe Klimaprozesse ermöglichen.

Revolutionierung der Eisberg-Analyse durch KI

Wissenschaftler des British Antarctic Survey (BAS) haben ein KI-gestütztes System entwickelt, das die manuelle Auswertung von Satellitenbildern, die bislang zeitaufwändig und fehleranfällig war, automatisiert. Dieses System ist in der Lage, einzelne Eisberge auf Satellitenaufnahmen zu identifizieren und ihre charakteristischen geometrischen Formen zu analysieren, um ihnen eine eindeutige "Identität" zuzuweisen. Über einen längeren Zeitraum hinweg erfasst die KI Veränderungen an den Eisformationen, wie Abschmelzen, Zerbrechen oder sogar das Wiederzusammenfügen von Fragmenten. Diese abgebrochenen Teile werden als "Kinder" dem ursprünglichen Eisberg zugeordnet und ebenfalls nachverfolgt. Das Ergebnis sind detaillierte "Stammbäume" der Eisberge, die Aufschluss über ihren gesamten Lebenszyklus geben.

Bedeutung für das globale Klima und Ökosysteme

Die Verfolgung von Eisbergen und die Quantifizierung ihres Schmelzprozesses sind für die Klimaforschung von großer Relevanz. Wenn große Mengen Süßwasser in die Ozeane gelangen, können sich Meeresströmungen verändern. Diese Veränderungen haben wiederum weitreichende Auswirkungen auf marine Ökosysteme und das globale Klima. Bisher war es den Forschenden nur möglich, eine begrenzte Anzahl großer Eisberge zu verfolgen. Die KI-Technologie ermöglicht nun eine kontinuierliche und umfassende Beobachtung, die zuvor in diesem Umfang nicht realisierbar war.

Ben Evans, Experte für maschinelles Lernen beim BAS, hebt die Bedeutung dieser Entwicklung hervor: „Das Spannende daran ist, dass wir damit endlich die Beobachtungen erhalten, die uns bisher gefehlt haben. Wir sind davon abgekommen, nur einige wenige berühmte Eisberge zu verfolgen, und erstellen nun vollständige Stammbäume. Zum ersten Mal können wir sehen, woher jedes Fragment stammt, wohin es gelangt und warum dies für das Klima von Bedeutung ist.“

Erste Tests des Systems mit arktischen Eisbergen, die vom Petermann-Gletscher und anderen Regionen Nordwestgrönlands abgebrochen waren, zeigten vielversprechende Ergebnisse. Die KI kann präzise aufzeigen, an welchen Stellen Schmelzwasser in die Ozeane eintritt. Diese Informationen sind essenziell, um globale Klima- und Ozeanmodelle, wie das europäische Ozean-Modell NEMO (Nucleus for European Modeling of the Ocean), zu verbessern. NEMO ist wiederum ein Bestandteil des UK Earth System Models (UKESM), das Vorhersagen über die Auswirkungen des polaren Eisverlusts auf die Klimaerwärmung trifft.

KI-gestützte Meereiskartierung und ihre Anwendungen

Neben der Eisberg-Verfolgung wird KI auch zur Kartierung der Meereisdicke eingesetzt. Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) hat einen neuen Algorithmus entwickelt, der Radarsatellitenaufnahmen der europäischen Sentinel-1-Mission mit Höhenprofilmessungen des NASA-Satelliten ICESat-2 kombiniert. Dies ermöglicht erstmals eine hochaufgelöste Berechnung der Eisdicke. Die so erstellten Meereiskarten erreichen eine Auflösung von 100 Metern, was eine 250-fache Verbesserung gegenüber früheren Methoden darstellt und feine Unterschiede innerhalb des Eises sichtbar macht.

Die kontinuierliche Bewegung des Eises durch Wind und Meeresströmungen in der Arktis erfordert eine schnelle und präzise Überwachung. Der neue Algorithmus des DLR liefert nicht nur hochauflösende Informationen zur Eisdicke, sondern auch mit schneller Taktung. Dies ist nicht nur für die Klimawissenschaften von Bedeutung, sondern auch für die Schifffahrt in polaren Gewässern, da sicherere und effizientere Routen durch dünneres Eis gefunden werden können.

Ein weiteres Beispiel für den Einsatz von KI in der Klimaforschung ist die Arbeit der deutschen Forscherin Nora Gourmelon. Sie trainiert eine Künstliche Intelligenz, um Gletscherabbruchkanten auf Satellitenbildern zu identifizieren und damit die Schmelzraten von Gletschern zu automatisieren. Während menschliche Auswerter eine Genauigkeit von etwa 30 Metern erreichen, liegt ihr aktuelles KI-Modell bei 100 Metern und verbessert sich stetig. Diese "grüne KI" ermöglicht es, mehr Gletscherdaten in kürzerer Zeit zu analysieren und trägt dazu bei, Klimaveränderungen genauer vorherzusagen, insbesondere für Gletscher, die im Meer enden.

Herausforderungen und Zukunftsperspektiven

Die Integration von KI in die Klimaforschung birgt ein erhebliches Potenzial, ist jedoch auch mit Herausforderungen verbunden. Die Entwicklung und das Training robuster KI-Modelle erfordern große Mengen an präzisen Daten und eine kontinuierliche Validierung durch menschliche Expertise. Die Komplexität der Klimasysteme und die Notwendigkeit, verschiedene Datensätze zu integrieren, erfordern interdisziplinäre Ansätze. Die enge Zusammenarbeit zwischen Informatikern, Klimaforschern und anderen Spezialisten ist entscheidend für den Erfolg dieser Initiativen.

Die Fortschritte in der KI-gestützten Eisbeobachtung und -analyse tragen maßgeblich zu einem detaillierteren Verständnis der globalen Klimaveränderungen bei. Die gesammelten Daten fließen in wichtige Klimaberichte, wie den IPCC-Report des Weltklimarats, ein und bilden eine Grundlage für fundierte politische Entscheidungen im Bereich des Klimaschutzes. Es wird erwartet, dass die Anwendung von KI in der Klimaforschung in den kommenden Jahren weiter zunehmen und sich auf neue Bereiche ausweiten wird, um präzisere und regional spezifischere Klimavorhersagen zu ermöglichen.

Zusammenfassend lässt sich festhalten:

• KI-Systeme wie das des British Antarctic Survey ermöglichen eine automatische und detaillierte Verfolgung von Eisbergen, was zuvor nicht möglich war.
• Die gewonnenen Daten sind entscheidend für die Verbesserung globaler Klima- und Ozeanmodelle und die Vorhersage von Klimaveränderungen.
• Das DLR setzt KI zur hochauflösenden Kartierung der Meereisdicke ein, was sowohl der Forschung als auch der Schifffahrt zugutekommt.
• Die Automatisierung der Analyse von Gletscherschmelzraten durch KI-Modelle, wie sie von Nora Gourmelon entwickelt wird, beschleunigt die Datenauswertung erheblich.
• Die "grüne KI" ist ein vielversprechendes Forschungsfeld, das maßgeblich zum Klimaschutz beitragen kann, wobei die menschliche Expertise weiterhin eine zentrale Rolle spielt.

Diese Entwicklungen unterstreichen die wachsende Synergie zwischen Künstlicher Intelligenz und der Klimaforschung, die essenziell ist, um die Herausforderungen des Klimawandels zu bewältigen und fundierte Entscheidungen für eine nachhaltige Zukunft zu treffen.

Bibliography

- Bünte, O. (2026). Klimaforschung: Wissenschaftler tracken Eisberg-Lebenszyklus mit KI. heise online. - DLR (2025). KI-gestützte Meereiskartierung. Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) – Earth Observation Center (EOC). - MarineForum (2025). Neuer Algorithmus zeigt Meereisdicke in der Arktis. - Alfred-Wegener-Institut (2001). Zweijahresbericht 2000-2001. EPIC. - Focus Online (2025). Deutsche Forscherin entwickelt Technologie, die das Sterben der Gletscher offenbart.