Aurora-Encoder zeigt physikalisch konsistente Merkmale – Quantitative Studie

Die Wettervorhersage‑Engine Aurora liefert beeindruckende Genauigkeit, doch ihre internen Darstellungen bleiben weitgehend undurchsichtig. Diese „Black‑Box“-Natur erschwert die Akzeptanz in hochriskanten Einsatzbereichen, in denen Transparenz entscheidend ist.

In der vorliegenden Untersuchung wurden große Mengen an Embeddings des Encoders gesammelt und mit linearen Klassifikatoren analysiert. Ziel war es, zu prüfen, ob die latenten Repräsentationen bekannte physikalische und meteorologische Konzepte widerspiegeln. Dabei wurden drei Schlüsselkonzepte identifiziert: die Land‑Meer‑Grenze, extreme Temperaturereignisse mit hohem Einfluss und atmosphärische Instabilität.

Die Ergebnisse liefern quantitative Belege dafür, dass Aurora tatsächlich physikalisch konsistente Merkmale lernt. Gleichzeitig zeigte die Analyse, dass das Modell bei der Erfassung der seltensten Ereignisse noch Schwächen aufweist, was die Grenzen der aktuellen Lernstrategie verdeutlicht.

Diese Erkenntnisse unterstreichen die dringende Notwendigkeit, Interpretationsmethoden zu entwickeln, die die Vertrauenswürdigkeit von KI‑gestützten Wettermodellen stärken. Nur so kann die nächste Generation von Vorhersagesystemen in kritischen Anwendungen breit eingesetzt werden.