Dieses Jahr erhielten 38 Millionen Farmer in Indien künstliche Intelligenz-gestützte Vorhersagen zum Beginn der Monsunzeit, was ihnen half, fundiertere Entscheidungen über den optimalen Pflanzzeitpunkt für ihre Ernte zu treffen. Die Vorhersagen basierten auf NeuralGCM, einem Modell von Google Research, das traditionelle physikalische Wettermodelle mit maschinellem Lernen kombiniert, um Genauigkeit und Effizienz zu steigern. Traditionelle Klima- und Wettermodelle sind oft teuer und erfordern Supercomputer, doch NeuralGCM wurde entwickelt, um diese Hürden zu überwinden. Im Gegensatz zu rein physikbasierten Ansätzen nutzt das KI-Modell Jahrzehnte historischer Wetterdaten, um Muster zu erkennen und aus der Vergangenheit zu lernen – gleichzeitig bleibt es an physikalische Gesetze gebunden. Ein entscheidender Vorteil: Das Modell läuft bereits auf einem einzigen Laptop, was hochwertige Wettervorhersagen für Forschungseinrichtungen weltweit zugänglicher macht. Die Zusammenarbeit mit der University of Chicago war entscheidend für die praktische Umsetzung. Das Human-Centered Weather Forecasts Initiative-Team erkannte, dass die Entscheidung, wann die Samen ausgestreut werden, für Millionen von Kleinbauern in den Tropen von entscheidender Bedeutung ist – besonders im Hinblick auf die unvorhersehbare Monsunzeit. Trotz jahrzehntelanger Forschung blieb die präzise Vorhersage des Monsunstarts, insbesondere mit langer Vorlaufzeit und auf lokaler Ebene, eine große Herausforderung. Die Forscher testeten mehrere KI-Wettermodelle und fanden heraus, dass NeuralGCM, insbesondere wenn es mit dem künstlichen Intelligenz-System des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersagen (ECMWF), AIFS, und historischen Daten kombiniert wurde, die beste Leistung zeigte. Es konnte den Monsunstart bis zu einem Monat im Voraus genau vorhersagen – inklusive eines ungewöhnlichen Trockenperioden im Monsunverlauf, was die Robustheit des Modells unterstreicht. Die Umsetzung dieser Technologie hat bereits messbare Auswirkungen: Bauern können nun präziser planen, was zu höheren Erträgen, geringeren Risiken durch zu frühes oder zu spätes Pflanzen und einer besseren Nutzung von Wasserressourcen führt. Zudem trägt die Open-Source-Veröffentlichung von NeuralGCM dazu bei, die wissenschaftliche Gemeinschaft zu stärken und Innovationen in der Wettervorhersage zu beschleunigen. Experten loben die Initiative als Meilenstein in der Klima- und Agrarwissenschaft. „Dies ist ein Paradebeispiel dafür, wie KI und interdisziplinäre Forschung konkrete soziale und ökonomische Wirkung entfalten können“, sagt Dr. Anjali Mehta, Klimaforscherin an der IIT Bombay. Die University of Chicago wird weiter an der Skalierung der Technologie arbeiten, während Google Research an der Verbesserung von NeuralGCM für globale Anwendungen forscht. Die Initiative zeigt, dass KI nicht nur für Tech-Unternehmen, sondern auch für die Landwirtschaft in Entwicklungsländern eine transformative Kraft sein kann.