{"id":40271,"date":"2026-09-04T08:12:49","date_gmt":"2026-09-04T08:12:49","guid":{"rendered":"https:\/\/lamarr-institute.org\/?post_type=event&p=40271"},"modified":"2026-10-09T08:11:50","modified_gmt":"2026-10-09T08:11:50","slug":"cesoc-ellis-workshop-zu-wie-aufloesung-zaehlt-die-zukunft-der-ki-klimamodellierung-gestalten","status":"publish","type":"event","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/events\/cesoc-ellis-workshop-zu-wie-aufloesung-zaehlt-die-zukunft-der-ki-klimamodellierung-gestalten\/","title":{"rendered":"CESOC\/ELLIS Workshop zu „Wie Aufl\u00f6sung z\u00e4hlt: Die Zukunft der KI-Klimamodellierung gestalten“"},"content":{"rendered":"\n

K\u00fcnstliche Intelligenz ver\u00e4ndert die Erdsystemwissenschaft rasant, doch eine grundlegende Frage steht nach wie vor im Mittelpunkt der KI-basierten Klimamodellierung: Wie viel Aufl\u00f6sung ben\u00f6tigen Trainingsmodelle tats\u00e4chlich? Um diese Herausforderung anzugehen, bringt der bevorstehende CESOC\/ELLIS-Workshop \u201eWie Aufl\u00f6sung z\u00e4hlt: Die Zukunft der KI-Klimamodellierung gestalten\u201c am 6. November 2026 im InnoDom in K\u00f6ln Forscher*innen und Expert*innen aus den Bereichen Atmosph\u00e4renphysik, numerische Modellierung und maschinelles Lernen zusammen. Unterst\u00fctzt durch das HClimRep-Projekt<\/a><\/strong>, die CESOC<\/a><\/strong> ML-Arbeitsgruppe und die ELLIS Unit NRW<\/a><\/strong> bietet diese Veranstaltung eine ideale Plattform, um zu untersuchen, wie KI-Modelle der n\u00e4chsten Generation sowohl eine hohe Genauigkeit als auch rechnerische Nachhaltigkeit erreichen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Effizienz und physikalische Pr\u00e4zision im Einklang<\/h2>\n\n\n\n

In der traditionellen numerischen Klimamodellierung gew\u00e4hrleistet eine h\u00f6here Aufl\u00f6sung in der Regel eine bessere Darstellung feinskaliger atmosph\u00e4rischer Dynamiken und Wetterereignisse, ist jedoch mit erheblichen Energie- und Rechenkosten verbunden. Neue KI-Ans\u00e4tze zeigen, dass das Trainieren von Modellen bei gr\u00f6beren Aufl\u00f6sungen und die Anwendung von Downscaling-Verfahren wesentliche gro\u00dfskalige Klimamuster erfassen k\u00f6nnen, w\u00e4hrend der Rechenaufwand deutlich reduziert wird. Es bleiben jedoch kritische wissenschaftliche Fragen offen, ob diese groben Modelle unter den Bedingungen eines sich wandelnden Klimas ihre physikalische Genauigkeit bewahren, insbesondere angesichts der komplexen Wechselwirkungen zwischen gro\u00dfskaliger Dynamik und kleinskaligen Prozessen.<\/p>\n\n\n\n

Interdisziplin\u00e4rer Austausch f\u00fcr nachhaltige KI-Strategien<\/h2>\n\n\n\n

Um diese Unsicherheiten anzugehen, f\u00f6rdert der Workshop die interdisziplin\u00e4re Zusammenarbeit zwischen Atmosph\u00e4renwissenschaften und k\u00fcnstlicher Intelligenz. Das Programm umfasst Vortr\u00e4ge zu Perspektiven, Blitzvortr\u00e4ge, interaktive Breakout-Sessions und Plenardiskussionen, die darauf abzielen, bestehende Annahmen zu hinterfragen, Fachwissen zu verkn\u00fcpfen und neue Forschungsrichtungen zu definieren. Unabh\u00e4ngig davon, ob die Teilnehmer pers\u00f6nlich in K\u00f6ln zum Networking anwesend sind oder online teilnehmen, werden sie dazu ermutigt, die Zukunft der KI-gest\u00fctzten Klimaforschung aktiv mitzugestalten. Die Anmeldung ist offen, die Anmeldefristen enden am 20. Oktober f\u00fcr die Teilnahme vor Ort und am 3. November f\u00fcr die virtuelle Teilnahme.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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