Wetter, Ozeane und KI: HClimRep-Jahrestagung 2025 in Köln
Am 1. und 2. September kam das HClimRep -Team zu seinem jährlichen Projekttreffen in Köln zusammen. Fast 20 Forschende aus verschiedenen Helmholtz-Zentren tauschten sich zwei Tage lang intensiv über den aktuellen Stand, die Herausforderungen und die nächsten Schritte des Projekts aus.
Das Ziel von HClimRep ist ehrgeizig: die Entwicklung eines der ersten AI Foundation Models für die Klimaforschung. Indem wir Daten aus Atmosphäre, Ozean und Meereis kombinieren, arbeiten wir daran, eines der präzisesten Wetter- und Klimamodelle weltweit zu schaffen. Das Modell soll auf Europas erstem Exascale-Computer laufen und ermöglicht so komplexe „Was-wäre-wenn“-Experimente sowie schnellere und detailliertere Klimaprojektionen.
Das Projekt ist eine Zusammenarbeit mehrerer Helmholtz-Zentren: des Jülich Supercomputing Centres, des Alfred-Wegener-Instituts in Bremerhaven, des Helmholtz-Zentrums Hereon in Geesthacht und des Karlsruher Instituts für Technologie. Gemeinsam bringen wir Expertise in Atmosphären- und Ozeanwissenschaften, stratosphärischen Prozessen, Machine Learning und Hochleistungsrechnen ein.
Ein zentraler Schwerpunkt des Treffens war der WeatherGenerator -Prototyp, der Atmosphäre, Ozean und Stratosphäre in einem Modell zusammenführt. Dieser Prototyp bildet mittlerweile das Rückgrat unserer Arbeit, zeigt aber auch die größten Herausforderungen auf: insbesondere die Stabilität von Vorhersagen über längere Zeiträume bleibt ein kritischer Punkt. Hinzu kommen Themen wie Rechenressourcen und Dateninfrastruktur, die kreative Lösungen und eine enge Abstimmung innerhalb des Konsortiums erfordern.
Das Treffen hat gezeigt, dass wir diese Herausforderungen annehmen und solide Fortschritte erzielen. Neue Datensätze ermöglichen eine bessere Kopplung von atmosphärischen und ozeanischen Prozessen. Erste Tests mit stratosphärischen Chemie-Tracern wurden durchgeführt und alternative Modellierungsansätze – etwa auf Basis von Diffusionsmodellen – werden parallel weiterentwickelt. Verbesserte Evaluationsmethoden und eine strukturierte Zusammenarbeit zwischen den Teams tragen auch dazu bei, dass wir vorankommen.
Für die kommenden Monate haben wir beschlossen, unsere Anstrengungen auf den WeatherGenerator zu konzentrieren, mit dem Ziel, bis 2026 eine stabile Version vorzulegen. Zu den nächsten Schritten gehören die Entwicklung von Monats- bis hin zu saisonalen Vorhersagen, die Einbindung von Klimatreibern sowie die Gestaltung von Downscaling-Anwendungen, die globale Simulationen mit regionalen Auswirkungen verbinden. So wollen wir das Verhalten des Klimasystems unter verschiedenen Szenarien besser verstehen und wissenschaftlich fundierte wie gesellschaftlich relevante Erkenntnisse liefern.