Von Zahlen zum Bild
BLOG: HYPERRAUM.TV
TV-Doku: Wie Klimamodelle entstehen
Visualisierungen von Daten aus globalen Klimamodellen verdeutlichen die dramatischen, aber doch nur simulierten Auswirkungen eines künftigen Klimawandels – wenn der Mensch so weitermacht wie bisher. Doch wie entstehen diese eindrucksvollen Bilder einer möglichen Zukunft? In dieser einführenden Sendung meines Themenschwerpunktes über Klimamodelle spreche ich mit dem Geophysiker Michael Böttinger vom Hamburger Klimarechenzentrum.
Alle Klimamodelle beruhen zuerst einmal auf der gleichen Grundlage: der numerischen Lösung eines Systems nicht-linearer Differentialgleichungen. Sie erfassen die physikalischen Grundlagen der klimatischen Entwicklung in unterschiedlich großen Rastern. Hinzu kommen Modelle, die mögliche Zukunftsszenarien beschreiben. Der Output dieser Klimaberechnungen auf Supercomputern besteht aus langen Reihen von Gleitkomma-Zahlen, in dieser Form selbst für den Experten nicht zu interpretieren. Es ist Aufgabe von Visualisierungsexperten, die durch die Programmierung der Prozesse und Wechselwirkungen entstandenen Daten so aufzubereiten, dass daraus wissenschaftlich nutzbare Informationen werden.
Klimamodelle arbeiten mit Verfeinfachungen der Prozesse. Vor allem die kleinskaligen Phänomene wie Wolken oder Niederschlag bleiben heute in Simulationen noch außen vor, da ihre Berechnung selbst die größten Supercomputer über lange Zeiträume nicht mehr in sinnvoller Zeit berechnen können. Schon in groben Rastern benötigen Supercomputer heute Wochen, um Prognosen des Klimas unter definierten Randbedingungen bis zum Jahr 2100 und darüber hinaus zu berechnen. Was in der Forschung passiert, um die Auswirkungen solcher kleinskaligen Phänomene in Simulationen künftig besser abbilden zu können, auch das wird in der Sendung behandelt.
Zitat:
Deshalb also die Visualisierung: damit Menschen etwas in den Daten sehen. Der Visualisierungsspezialist bestimmt damit mit, was Forscher in den Daten überhaupt sehen/erkennen können. Nicht gerade eine ideale Situation, denn das könnte bedeuten, dass für jede Fragestellung eine andere Visualisierung nötig wird. Das kostet nicht nur Zeit (immerhin muss immer wieder der Visualisierungsfachmann ans Werk), das kann auch bedeuten, dass Forscher schlicht deshalb einen wichtigen Tatbestand übersehen, weil dieser Tatbestand nicht visualisiert wurde.
Solche Probleme hat ein Programm der künstlichen Intelligenz weniger: Es kann direkt mit den Rohdaten arbeiten und darin Muster erkennen, die dem Menschen verschlossen bleiben, weil die Muster zu subtilen Graubereichsveränderungen in der Visualisierung gehören können. Schlussfolgerung: Künstliche Intelligenz hat gute Chancen mehr in Daten zu sehen als der Mensch es je könnte.
Ich denke, genau ist es. Ich habe die Klimaforscher auch gefragt, wie sie das sehen bezüglich des “Übersehens wichtiger Tatbestände”. Sie sagen, ist möglich, wird aber durch die große Kopfzahl der Forscher, die diese Daten anschauen, doch auch erheblich minimiert.