KI als Turbo bei der Simulation der Alpen-Vereisung

Diese Vereisung stellten die Wissenschafterinnen und Wissenschafter in numerischen 3D-Modellen dar, die auf Klimarekonstruktionen, Thermodynamik und Eisphysik basierten. Bisher gab es jedoch keine wirklichen Übereinstimmungen zwischen solchen Simulationen und den physischen Spuren in der Form von Moränen, Felsen oder anderen geologischen Zeugnissen und insbesondere der Erosionslinien, die frühere Eisdicken zeigen.

Das Team an der Universität Lausanne löste dieses Problem nun. Die Forschenden nutzten erstmals Künstliche Intelligenz, um ihr neues Modell der Gletscherentwicklung massiv aufzurüsten. Damit erzeugten sie eine lange Reihe von Simulationen von nie erreichter Genauigkeit, die viel besser mit den physischen Spuren übereinstimmen, die sich im Feld finden.

Die Ergebnisse, die in der Zeitschrift "Nature Communications" veröffentlicht wurden, zeigen so eine durchschnittlich 35 bis 50 Prozent dünnere Eisdecke als in den früheren Referenzsimulationen. Die Auflösung des Modells wurde von zwei Kilometern auf 300 Meter erhöht.

Ergebnisse in 2,5 Tagen

Sichtbar wird dabei zum Beispiel, dass höhere Gipfel wie das Matterhorn oder der Grand Muveran in den Waadtländer Alpen deutlich aus dem Eis aufragten. "Wir können eine Simulation über 17.000 Jahre mit sehr hoher Auflösung in 2,5 Tagen fertigstellen, während eine solche räumliche Auflösung mit herkömmlichen Methoden 2,5 Jahre Rechenzeit benötigt hätte", ließ sich Tancrède Leger, Erstautor der Studie, in einer Mitteilung der Universität Lausanne zitieren.

Diese innovative Methode öffne die Tür für unzählige neue Simulationen und Vorhersagen im Zusammenhang mit dem Klimawandel, schlussfolgerten die Autoren. Die Universität Zürich hat ebenfalls zu dieser Forschung beigetragen.