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verschiedene wetterkarten und wetterereignisse

Quelle: Deutscher Wetterdienst/Reuniwatt

Problemstellung

Moderne Verkehrsinfrastrukturen sind geprägt durch eine hohe Vulnerabilität in Bezug auf Wetterereignisse wie Sturm, Böen, Hitze, Kälte, Schnee, Glatteis, Gewitter, Niederschlag und Starkniederschläge.
In diesem Bereich ist die Öffentlichkeit in hohem Maße sensibilisiert. Wetterbedingte Verspätungen und Ausfälle der S-Bahn, Regional- und Fernverkehrsnetze haben einen Grad erreicht, der in der öffentlichen Wahrnehmung zu immer weiter reichenden Emotionen, Protesten und Reaktionen in Printmedien, Fernsehen und sozialen Netzen führt. Die deutliche Verbesserung in der Analyse und Vorhersage der signifikanten Wetterereignisse ist von hohem gesellschaftlichem Interesse.

Projektziel

Ziel des Projektes ist die Nutzung von neuen Verfahren der künstlichen Intelligenz zur Entwicklung von Vorwärtsoperatoren für bodengebundene Kameras im infraroten und sichtbaren Wellenlängenbereich, basierend auf den Systemen der Numerischen Wettervorhersage.
Es soll ihr Potential für eine Verbesserung der Initialisierung der Vorhersagemodelle und die automatische Beobachtung, Analyse und Simulation im Bereich zwischen wenigen Minuten bis 24 Stunden mit Anwendungen zur Vorhersage kritischen Wetters insbesondere für Flugverkehr, Straße und Bahn evaluiert und demonstriert werden.

Durchführung

Methoden des Deep Learning zerlegen einen komplexen Zusammenhang zwischen Eingangs- und Ausgangsgrößen in eine Folge von assoziativen neuronalen Abbildungen. Die neuronalen Verbindungen solcher Abbildungen werden durch Lernverfahren aus Trainingsdatensätzen ermittelt.
Mit der rapiden Entwicklung bodengebundener Kamera-Bilder in Form von IR-/VIS-Kameras und Webcams stehen eine Fülle neuer Beobachtungen zur Verfügung.
Das Projekt integriert neue wissenschaftliche Trends aus den Bereichen der künstlichen Intelligenz und der schnellen Simulation von Strahlung, um bei der Initialisierung der numerischen Wettervorhersage mit Hilfe von Kamera-Bildern von Wolken das Potential für einen wesentlichen Fortschritt für die Wettervorhersage zu evaluieren.

Zuwendungsempfänger

Deutscher Wetterdienst (DWD), Offenbach am Main

  • FKZ: 19F2106A
Projektvolumen1.020.567 Euro
(davon 74 % Förderung durch BMVI)
Projektlaufzeit05/2020 – 04/2023
Projektpartner

Reuniwatt SAS, La Réunion (Frankreich)

  • FKZ: 19F2106B
AnsprechpartnerVDI/VDE Innovation + Technik GmbH
Dr. Wolfgang Domröse
Tel.: 030 310 078 - 167
E-Mail: wolfgang.domroese@vdivde-it.de