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Norman Gabler (vorne) und Ulrich Schwanecke im Unternehmen Q.met, wo die Wettervorhersagen für die Zeitungen gemacht werden.
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Norman Gabler (vorne) und Ulrich Schwanecke im Unternehmen Q.met, wo die Wettervorhersagen für die Zeitungen gemacht werden.

Wiesbaden

Besser als der Wetterbericht

  • Madeleine Reckmann
    vonMadeleine Reckmann
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Wiesbadener Forschungsprojekt arbeitet an kleinräumiger minutengenauer Vorhersage von Regen, Sturm und Sonnenschein.

Der Wetterdienst sagt Sturm und Gewitter voraus. Der Ausflug wird abgesagt. Und was passiert? Ein fernes Grollen am Himmel, ansonsten Sonnenschein. Mit solchen Fehlermeldungen könnte es bald vorbei sein. Mit dem Forschungsprojekt „Deep Weather“ arbeiten Wissenschaftler der Hochschule Rhein-Main (HSRM) und das Wiesbadener Unternehmen „Q.met“ an einem neuen Verfahren, das das Wetter mit einer Genauigkeit von hundert mal hundert Meter und auf die Minute voraussagt.

Für Wiesbaden bedeutet das, dass Obstbauern in Frauenstein rechtzeitig erfahren, ob ein Frost oder Hagel im Anzug ist, um vielleicht noch die Kirschblüte oder Früchte zu schützen. Wer sich in Dotzheim auf den Weg zum Bus begibt, kann nachschauen, ob ein Schirm notwendig ist. „Im Moment geht 90 Prozent der Alarme ins Leere“, sagt Norman Gabler, Inhaber des Wetterdatendienstleisters „Q.met“, „die Kurzfristprognosen werden momentan nicht besser“. „Q.met“ produziert und vertreibt seit über 20 Jahren Wetter-, Klima- und Umweltdaten für Medien, Bau- und Landwirtschaft, Logistik, Winterdienste und Versicherungen. Auch die FR bezieht die Wetterkarten von dort.

Für das Forschungsvorhaben wählen die Expert:innen jetzt den neuen Ansatz der künstlichen Intelligenz. Die Prognose wird nicht mehr physikalisch, sondern im neuronalen Netz modelliert. Die Idee dazu hatte Gablers Sohn Marvin. „Wir nutzen die Daten, die im Internet der Dinge verfügbar sind“, sagt der 25 Jahre alte Data-Scientist, der den Bereich Forschung und Entwicklung leitet. Dazu gehören die Informationen aus Wetterstationen, vernetzten Smartphones und Sensoren an Autos und Bussen und des digitalen Verkehrssystems, das die Stadt Wiesbaden gerade installiert.

Möglich ist die kleinräumige Vorhersage, da nicht nur eine große Datenmenge, sondern jetzt auch riesige Rechenleistungen vorhanden sind. „Wir geben die Daten in ein neuronales Netz hinein“, erklärt Ulrich Schwanecke, Mathematik-Professor an der Hochschule, die Vorgehensweise, „die Daten werden sichtbar und verfügbar“. Dafür müssten ganz neue mathematische Methoden entwickelt werden. Durch die wachsende Datenmenge werde das System von Mal zu Mal besser, es entstehe ein lernendes System, sagt Schwanecke begeistert. Gabler bezeichnet die Innovation, sollte sie erfolgreich sein, als „Zeitenwende in der lokalen Kurzfrist-Wetter-Modell-Philosophie“.

Neben Wiesbaden wurden Stuttgart und Berlin als Regionen für das auf zwei Jahren ausgelegte Forschungsprojekt ausgewählt. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie unterstützt es mit 400 000 Euro; 190 000 Euro gehen an die Hochschule. Die hat gerade einen Hochleistungsrechner für 200 000 Euro gekauft, an dem zwei Masterstudierende und ein wissenschaftlicher Mitarbeiter arbeiten werden, um das neuronale Netz zu weben. Bei „Q.met“ arbeiten fünf Personen an dem neuen Produkt.

Eine offene Frage ist, mit welchem Endgerät die Kunden die Vorhersagen abrufen können. Aber auch dafür werde es Lösungen geben, zeigt sich Gabler zuversichtlich. Die Nachfrage jedenfalls werde groß sein. Winterdienste könnten dann gezielt in die Straße fahren, wo der Regen auf dem gefrorenen Boden zu Eis geworden sei; Landwirte wüssten, welches ihrer entfernt liegenden Felder als erstes gewässert werden müsse.

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