KI-Simulation prognostiziert Kipppunkte im Klimasystem
Ein vom California Institute of Technology geleitetes Forschungsteam hat ein KI-Verfahren vorgestellt, das Kipppunkte in nichtstationären Systemen vorhersagen kann. Im Zentrum steht ein rekurrenter neuronaler Operator, kurz RNO, der physikalische Regelbrüche innerhalb von Simulationen erkennt. In Tests prognostizierte das Modell in einem vereinfachten Klimamodell den Zeitpunkt, zu dem niedrigliegende Wolken über Ozeanen durch steigende Kohlendioxidwerte verschwinden würden, mehr als zwei Jahre im Voraus mit einer Abweichung von rund elf Tagen. Die Studie, an der Caltech, die University of Colorado Boulder und NVIDIA beteiligt waren, wurde in PNAS veröffentlicht und in einem aktuellen Bericht der Vereinten Nationen zu Kipppunkten in der Klimaforschung aufgegriffen. Kipppunkte beschreiben Zustände, in denen ein System seinen bisherigen physikalischen Regeln nicht mehr folgt und nicht in den Ausgangszustand zurückkehrt. Bisherige KI-Wettermodelle funktionieren gut, wenn vergangene und zukünftige Bedingungen ähnlich bleiben. Bei Klimawandel, CO2-Anstieg oder abrupten Strömungsübergängen sind diese Annahmen jedoch nicht haltbar. Der RNO löst dieses Problem durch ein integriertes Gedächtnis, das Veränderungen der Modellphysik über die Zeit verfolgt. Erkennt das Modell, dass gelernte Naturgesetze nicht mehr konsistent sind, warnt es vor einem nahenden Kipppunkt. Neben dem Klimaszenario validierten die Forscher das Verfahren an Simulationen turbulenten Anströmungsproblems über einer Flugzeugfläche. Dabei sagte der RNO einen abrupten Abfall des Auftriebs voraus, wie er bei Strömungsabriss oder Wirbelwechseln auftreten kann. Die leitende Forscherin Anima Anandkumar beschreibt den Ansatz als Grundlage, um Kipppunkte zu charakterisieren und zukünftige kritische Übergänge in den Klimawissenschaften, der Ökologie, der Epidemiologie und der Luft- und Raumfahrt zu erkennen. Durch frühere Warnungen vor nichtlinearen Systemumbrüchen könnte das Modell auch für sicherheitsrelevante Simulationen und aerodynamisches Design genutzt werden.
