AIRforschen
KI-gestützte Erhebung atmosphärischer Messdaten durch Luftfahrzeuge zur Verbesserung der Wetterprognose
Zuletzt aktualisiert am 09.08.2024
Projektbeschreibung
Problem
Präzise Wetterprognosen sind Voraussetzung für sichere und effiziente Verkehrsabläufe, effiziente Nutzung regenerativer Energien, Präzisionslandwirtschaft oder Organisation wirksamer Mitigationsmaßnahmen auf drohende Extremwetterereignisse. Aktuell besteht ein großer Bedarf für verbesserte Wetterprognosen. Die Prognosequalität der numerischen Wettermodellierung ist u.a. von der räumlichen Verteilung der Erhebung meteorologischer Messgrößen abhängig, die bislang primär bodennah erhoben werden.
Ziele
AIRforschen soll die Wetterprognosequalität signifikant verbessern. Die verbesserten Modellergebnisse werden zu neuen Dienstleistungen im Bereich Wetterprognose führen. Erreicht wird das Ziel durch die Assimilation zusätzlicher Messdaten in Wettermodelle aus der wetterrelevanten Grenzschicht durch Luftfahrzeuge der allgemeinen Luftfahrt. Bisher wird diese Schicht raumzeitlich nur punktuell beprobt. Somit wird AIRforschen eine Datenlücke für meteorologische Messgrößen schließen.
Durchführung
Entwicklung eines Sensorkits zur Messwertaufnahme für Kleinserie; Entwicklung eines Crowd-Sourcing Konzeptes zur Erschließung weiterer Akteure in der Community der Allgemeinen Luftfahrt; Erstellung einer zentralen Projektplattform zur Wissenskommunikation und Datenvisualisierung; Entwicklung eines KI-Ansatzes zur Anomalieerkennung und Datenkomprimierung; Erhebung und Assimilation der AIRforschen Daten in Wettermodelle; Entwicklung neuer Geschäftsmodelle im Sektor der privaten Wetterdienstleister.
Projektübersicht
