KI und die schwierigen Probleme der Welt · Erd- & Klimawissenschaften · arXiv · 2026-10-20
Zur adversarialen Robustheit hydrologischer Modelle
Originaltitel: On the Adversarial Robustness of Hydrological Models
Hydrologische Modelle müssen für ein operatives Wassermanagement vertrauenswürdig sein, daher analysieren die Autoren, wie sich kleine, gezielte Störungen der meteorologischen Eingaben auf den simulierten Abfluss auswirken. Mit der Fast-Gradient-Sign-Methode über 1.347 deutsche Einzugsgebiete vergleichen sie ein physikalisch-konzeptionelles Modell (HBV) mit LSTM-Deep-Learning-Modellen. Katastrophale Ausfälle waren selten, und LSTMs waren im Allgemeinen robuster als HBV.