De grotere waardering voor de klimaatwandelingen kan ook worden bereikt met de hulp van Künstlicher Intelligenz (KI) better abschätzen lassen. Een onderzoeksteam uit Duitsland, Spanje en de VS onder leiding van Veronika Eyring vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) heeft een nieuwe benadering voor het integreren van de machines die zijn geleerd in Modelle des Erdsystems. De technologie is gebaseerd op de basisklimaatmodellen met een hoge omgevingstemperatuur van het kilometerbereik en de beste atmosferische processen, die nieuw zijn in het „grobmaschige“ Erdsystem-Modell einsetzen en de nieuwe bouwmethoden machen. Eine Schlüsselrolle speelt met de Auswertung Satellitengestützter Erdbeobachtungsdaten, die een belangrijke basis vormen voor het klimaat- en milieubeheer.
Anzeige
Erdsystem-Modelle wie Earth4All berücksichtigen welke Prozesse der Atmosphere sowie ihre Wechselwirkungen with other Components in Ozeans und Land. U kunt meer te weten komen over de resultaten van de gecombineerde systemen van de blauwe planeten. Dit betekent dat de uitgevoerde werkzaamheden nog omvangrijker zijn, wat beperkt kan worden door te kijken naar de reflectie in de ruimteomgeving. Daraus ergeben ich Ungenauigkeiten en systematische Fehler. Deze beste praktijken kunnen worden vermeden en zullen profiteren van de grootste milieu-impact in het klimaatmodel. Eyring en het team stelden de bewerkingstechnieken op die moesten worden uitgevoerd in de simulaties die waren ontworpen om processen te verbeteren, wat niet kon worden verklaard in de ontwikkelde modellen. Deze zijn bedoeld voor de klimadynamiek van de centrale beddeutung.
Vorhersagen met „noch nie dagewesener Genauigkeit“
Alternatieve simulaties met klimaatmodellen op hoog niveau met een bereik van kilometers zijn te zien in een groot gebied met goede weersomstandigheden. Hier volgen enkele gedetailleerde beschrijvingen van de klimaatveranderingsaspecten van de toekomst, die intensief en daarom erg duur zijn. Het nieuwe onderzoek, dat gebaseerd is op de wetenschappelijke kennis van een wetenschappelijke benadering van de natuurwetenschap en geowetenschappen, combineert het modelleren van verschillende modellen en ononderbroken processen met de systematische analyse van AI- en satellietgegevens. Letztere halve tradities, klimaat- en milieusysteemmodellen werden ontwikkeld en geëvalueerd, die vervolgens werden gebruikt voor klimaatbeheer en het beheer van de sectoren energie, lucht en transport.
Het AI-gestuurde klimaatmodel is gebaseerd op de basis voor een realistischer digitaal ontwerp van de milieusystemen, die schaalbaar, interactief en aanpasbaar zijn. Solche Computernachbildungen halveert, het Sammenspiel van Bewegungen en Kräften in der fysieke Welt besser zu stehen. Grundsätzlich is een uitdaging, die de meeste bronnen van onderzoek en onderzoek niet intensiever nuttig zou vinden, „om het mondiale Vorhersagemodelle te kalibreren, te bewerten en te bessern“, aldus Eyring vom DLR-Institut für Physik der Atmosphäre in Oberpfaffenhofen. Het spreekt voor zich: de combinatie met KI „werden wir in der Lage sein, die Komplexitätät des künftigen Erdklimas und der Extremereignisse with einer nor een dagewesenen Genauigkeit forherzusagen“. In augustus gepubliceerd door de hoogleraar in het tijdschrift Nature Climate Change met een volledige studie van de veranderingen in de grenzen van het klimaatmodel met behulp van machine learning.
(mki)