KI und die schwierigen Probleme der Welt · Erd- & Klimawissenschaften · arXiv · 2026-10-19
Rescene: stabile jahrhundertelange Klimaemulation mit einem eingefrorenen Wettermodell
Originaltitel: Rescene: stable century-long climate emulation from a frozen weather model
Maschinell lernende Wettermodelle driften, werden instabil oder verlieren an Variabilität, wenn sie jahrelang frei laufen, und spezielle Klimaemulatoren sind teuer im Training. Die Autoren umgeben ein eingefrorenes Wettermodell mit einer kleinen Komponente namens Rescene (0,4 Mio. Parameter), die es an einer Klimatologie verankert und eine bandbegrenzte stochastische Störung hinzufügt. Ein Lauf über 100 Jahre mit 8 Mitgliedern zeigte keine nachweisbare Drift, und das 16-Mitglieder-Ensemble für das Testjahr 2022 war kalibriert. Der freie Lauf reproduzierte zudem 71 % der beobachteten Blockierungshäufigkeit, wobei alle Konstanten an einem einzigen Trainingsjahr angepasst wurden.