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Öffentlicher Vortrag „KI und Hochleistungsrechnen für Wetter- und Klimavorhersagen“

Von der Simulation zum Lernen: KI und Hochleistungsrechnen für Wetter- und Klimavorhersagen Aktuelle Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens verändern die Wetter- und Klimavorhersage grundlegend. Datengetriebene Modelle wie FourCastNet, GenCast, AIFS sowie weitere aufkommende generative Ansätze können heute mit der traditionellen numerischen Wettervorhersage (NWP) konkurrieren oder diese sinnvoll ergänzen. Sie ermöglichen deutlich schnellere Prognosen und erfassen gleichzeitig komplexe atmosphärische Dynamiken. Parallel dazu verdeutlichen Initiativen wie WeatherGenerator und NVIDIA Earth-2 eine weiterreichende Vision: den Aufbau KI-gestützter digitaler Zwillinge des Erdsystems, die Wetter-, Klima- und Umweltprozesse in bislang unerreichter Größenordnung integrieren. Der Vortrag beleuchtet die Schnittstelle dieser Entwicklungen mit dem High Performance Computing (HPC). KI-Workloads verändern sowohl die Software- als auch die Hardwarearchitekturen moderner Supercomputer grundlegend. Beschleunigerzentrierte Architekturen, Mixed-Precision-Training, verteilte Deep-Learning-Frameworks sowie skalierbare I/O-Pipelines für massive geophysikalische Datensätze werden zu zentralen Designfaktoren. Gleichzeitig bleibt HPC-Expertise essenziell, um Training und Inferenz effizient zu skalieren, hybride KI-Physik-Workflows zu integrieren und robuste Einsatzszenarien zu ermöglichen. Anhand von FourCastNet3 und transformerbasierten Modellen werden konkrete Implementierungsaspekte und praktische Herausforderungen diskutiert. Im Fokus stehen dabei architektonische Trends, Skalierungsverhalten sowie die Auswirkungen moderner GPU-Funktionen auf wissenschaftliche KI-Anwendungen.