Künstliche Intelligenz revolutioniert die Vorhersage von Luftverschmutzung

Die Vorhersage von Luftverschmutzung befindet sich im Wandel durch den Einsatz von Deep Learning. Während traditionelle physikbasierte Modelle auf massive Rechenressourcen und oft veraltete Emissionsdaten angewiesen sind, bietet DL einen adaptiven, datengesteuerten Ansatz zur Entschlüsselung der atmosphärischen Komplexität. Luftverschmutzung stellt weiterhin eine schwerwiegende globale Gesundheits- und Umweltbedrohung dar, die jährlich Millionen von Menschenleben fordert.

Ein Forschungsteam unter der Leitung von Professor Hongliang Zhang von der Fudan University in Zusammenarbeit mit der University of Manchester hat am 30. September 2025 eine Übersichtsarbeit in Frontiers of Environmental Science & Engineering veröffentlicht. Die Studie bietet einen panoramischen Überblick darüber, wie KI die Atmosphärenwissenschaft revolutioniert und Fortschritte in der Datenassimilation, der Vorhersage von Extremereignissen und physikinformierten Netzwerken hervorhebt.

Die Übersichtsarbeit skizziert, wie DL die Luftqualitätsvorhersage durch die Fusion massiver, heterogener Datenquellen und die Aufdeckung von Mustern, die für traditionelle Modelle unsichtbar sind, revolutioniert. Durch Multi-Sensor-Datenassimilation integriert DL Satelliten-, Boden- und meteorologische Beobachtungen, um Datenlücken durch Wolkeninterferenz oder spärliche Messnetze zu schließen und nahtlose, hochauflösende Verschmutzungskarten zu generieren. Aktuelle Modelle versagen jedoch weiterhin während extremer Verschmutzungsereignisse – genau dann, wenn genaue Vorhersagen am wichtigsten sind.

Um dieses Problem anzugehen, heben Forscher Transfer Learning, Ensemble-Vorhersage und synthetische Ereigniserzeugung als vielversprechende Methoden zur Steigerung der Modellresilienz hervor. Ebenso entscheidend ist der Schub in Richtung physikinformierter neuronaler Netze, die chemische und physikalische Gesetze in KI-Architekturen einbetten und wissenschaftliches Verständnis mit computergestützter Vorhersage verbinden. Die Autoren befürworten auch probabilistische und Bayes'sche Ansätze zur Quantifizierung von Unsicherheit – was Vorhersagen ermöglicht, die nicht nur vorhersagen, was passieren wird, sondern auch, wie sicher wir sein können.

Professor Hongliang Zhang, der korrespondierende Autor, betont: „Unsere Vision ist es, die Luftqualitätsvorhersage nicht nur intelligenter, sondern auch vertrauenswürdiger zu machen. Durch die Kombination von physikbasierter Argumentation mit der Leistungsfähigkeit von DL können wir die Black Box der KI öffnen und ihre Entscheidungen erklärbar machen. Diese Integration ermöglicht es politischen Entscheidungsträgern und der Öffentlichkeit zu verstehen, warum ein Verschmutzungsereignis auftreten kann und wie wir handeln können, um es zu verhindern.“

DL ist dabei, zu einem Eckpfeiler der intelligenten Umweltgovernance zu werden. Seine Fähigkeit, Echtzeit-, datengesteuerte Vorhersagen zu liefern, kann Regierungen befähigen, schnellere Warnungen auszugeben, Emissionsreduktionen zu planen und gefährdete Bevölkerungsgruppen zu schützen. Die Fusion von KI mit Klima-Chemie-Modellen ermöglicht auch saisonale und langfristige Vorhersagen, die für die Antizipation der Auswirkungen des Klimawandels auf die Luftqualität entscheidend sind. Über die Wissenschaft hinaus repräsentiert dieser Ansatz einen Wandel in der gesellschaftlichen Reaktion auf Verschmutzung – weg von reaktiven Maßnahmen hin zu proaktivem Management. Wie die Forscher abschließen, könnte DL letztendlich dazu beitragen, sauberere Himmel, gesündere Städte und einen nachhaltigeren Planeten zu schaffen.