von
Ein Team um den Hydrologen Karsten Schulz entwickelte nun einen Ansatz, der die KI Zusammenhänge erkennen lässt: Dabei lernt das System aus vorhandenen Daten und entwickelt eigenständig nachvollziehbare Formeln, die beschreiben, wie sich Eigenschaften eines Einzugsgebiets - wie Bodenbeschaffenheit, Vegetation oder Topografie - auf das Abflussverhalten auswirken, hieß es in einer Aussendung. Damit ergebe sich die Möglichkeit, "physikalisch interpretierbare Modelle zu entwickeln, die zugleich leistungsfähiger sind", wurde Schulz zitiert. Die neue Methode wurde auf 162 deutsche, mit verschiedenen Eigenschaften ausgestattete Flusseinzugsgebiete angewandt - mit Erfolg, wie es hieß. "Besonders wichtig ist, dass unsere Methode auch in sogenannten unbeobachteten Einzugsgebieten funktioniert - also dort, wo kaum oder keine Messdaten verfügbar sind", so Schulz.
