KI für Erde und Umwelt

Das Hamburger Büro von Dr. Tobias Weigel ist unscheinbar. Keine Bilder an den Wänden, aufgeräumter Schreibtisch, auf dem ein gewölbter Monitor steht. Das beherrschte Chaos wohnt aber im Inneren des Rechners. Weigel brennt für sein Thema, das spürt man im Gespräch. Er fährt mit dem Zeigefingern über das Rädchen seiner Maus, sucht gerade eine Grafik. Tatsächlich dreht er im Moment am ganz großen Rad: Er und sein sechsköpfiges Team bieten Beratung für Forschende an, wenn sie in ihrer Arbeit KI und Maschinelles Lernen (ML) nutzen wollen.

Vielfältige Aufgaben

Tobias Weigel und sein Team der Helmholtz AI Consultants Erde und Umwelt. Foto: Paul Keil

„Manchmal ist es ein einstündiges Telefongespräch, manchmal ein Mentoring, das über Monate geht“, erklärt Weigel. Helmholtz AI Erde und Umwelt ist eine langfristig angelegte Plattform, die es seit fünf Jahren gibt. Zunächst war sie am Deutschen Klimarechenzentrum (DKRZ) angesiedelt, ehe sie 2025 ins Hereon integriert wurde. Es gibt kaum noch einen Bereich der Gesellschaft, in der KI noch keine Rolle spielt - die Helmholtz-Gemeinschaft hat das nicht nur erkannt, sondern baut ihre Aktivitäten fächerübergreifend massiv aus. „Darum sind wir für die eine große Bandbreite der Helmholtz-Forschung da - egal ob Umwelt-, Klima- oder Geowissenschaften", so Weigel, der selbst Geoinformatik studierte und in Informatik promoviert hat. In seinem Team reicht die Expertise von Physik, Meteorologie, Geowissenschaften und IT-Studiengängen.

Hilfe gibt es zum Beispiel wenn Hereon-Forschende des Instituts für Umweltchemie des Küstenraumes Daten von den rund 15 Messstationen für Luftverschmutzung nutzen - vom Alten Land bis an Hamburger Hauptverkehrsadern. Werten sie die Daten zur Stickstoffdioxidkonzentrationen aus, kann KI helfen, die Auflösung zu verbessern. Die KI leistet das, indem sie große Mengen an Umweltdaten zusammenbringt. Sie erkennt Konzentrationen, zum Beispiel wo und wann Feinstaub besonders häufig auftritt. Technisch kommen dabei auch Verfahren des maschinellen Lernens zum Einsatz, die Muster für Verschmutzung prognostizieren können. So kann die KI fehlende Messdaten ergänzen, lokale Belastungen abschätzen oder die Luftqualität für die kommenden Tage vorhersagen – auch da, wo keine Sensoren stehen.

Die Observationsdaten werden mit Modelldaten zusammengeführt. „Es geht darum, Daten besser aufzubereiten und dann zu verstehen", sagt Tobias Weigel. Die KI werde stetig mit neuen Daten trainiert. Ein Teil der Daten wird dann noch zurückgehalten, um später zu testen: Stimmen die Ergebnisse? Genauso funktioniert auch die Projektionen für den Wetterbericht oder Frühwarnsysteme für Extremereignisse.

Intensiver Service

Außerdem möglich: Die Entwicklung kombinierter Modelle aus KI und physikbasierten Verfahren zur Erdsystemsimulation, die Optimierung bestehender Workflows mit Hilfe von Machine Learning sowie die Analyse großer Datenmengen von Satelliten oder Modellsimulationen. Die Gruppe bietet regelmäßig Trainings, Workshops und Beratungen an, um den Wissenstransfer zu stärken. Auch bei der Nutzung von Hochleistungsrechnern unterstützen die Beratenden. Die hauptsächlichen Büroflächen sind in Hamburg angesiedelt; in Geesthacht veranstalten die Beratenden monatliche Team-Tage mit Seminar und einer „Walk-in“ Beratung.

Ein besonderer Service ist das sogenannte „AI-Voucher“-System: Forschende können Projektideen einreichen und erhalten daraufhin maßgeschneiderte Unterstützung in Form von Zeit und Expertise – meist im Rahmen von drei- bis sechsmonatigen „Sprints". In dieser Zeit wird gemeinsam an einem Prototyp gearbeitet. „Wir kümmern uns um jedes Anliegen, sind aber gut ausgelastet", so Weigel. Gerade vor dem Hintergrund, wie rasant sich die Möglichkeiten mit KI entwickeln, wird das Thema für ihn und seine Kollegen spannend bleiben. Und sie werden alles tun, die Datenvielfalt weiter im Griff zu behalten.