KI News: Kurz und klar.

Die Analyse hochauflösender, multivariater Erdbeobachtungsdaten erfordert die Erfassung komplexer, physikalisch bedeutungsvoller räumlich‑zeitlicher Muster. Dabei stellen starke lokale Dynamiken, weitreichende Telekonnektionen, Interaktionen über mehrere Skalen hinweg und Nichtstationarität große Herausforderungen dar.

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository präsentiert ein erklärbares Deep‑Learning‑Modell, das kurzfristige Regenvorhersagen für Bengaluru, Mumbai, Delhi und Kolkata liefert. Durch die Kombination von Convolutional Neural Networks (CNN) und Long Short‑Term Memory‑Zellen (ConvLSTM) entsteht ein hybrides System, das sowohl räumliche als auch zeitliche Muster in Wetterdaten erfasst.