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KI zeigt Meeresströmungen (Wissenschaftsbild des Tages)

KI zeigt Meeresströmungen Forscher der University of California San Diego haben eine neue Methode entwickelt, um Meeresoberflächenströmungen über große Gebiete detaillierter als je zuvor zu messen. Der als Goflow bezeichnete Ansatz wendet Deep Learning auf Wärmebilder von bereits im Orbit befindlichen Wettersatelliten an. Das Forschungsteam untersuchte thermische Bilder des Nordatlantiks vom Satelliten GOES-East. Sie trainierten ein neuronales Netzwerk darauf, zu erkennen, wie sich Oberflächentemperaturmuster verschieben und verformen, wenn sie von Strömungen angetrieben werden. Das Netzwerk lernte aus hochauflösenden Computersimulationen der Ozeanzirkulation. Durch die Verfolgung der Temperaturmuster in aufeinanderfolgenden Bildern konnte die Künstliche Intelligenz auf die verantwortlichen Strömungen schließen. Die Methode könnte künftig in Wettervorhersagen und Klimamodelle einbezogen werden. Einzige Einschränkung: Wolken blockieren aktuell noch die benötigten Wärmebilder. Das Bild zeigt eine Aufnahme des Golfstroms mit dem neuen System. GOES-East-Satellitenbeobachtungen und maschinelles Lernen haben diese beobachtete Struktur erstmals mit dem wesentlich schwierigeren Problem der Beobachtung von Meeresströmungen verknüpft. Hier gehts zur Originalmeldung Wissenschaftsbild des Tages vom 16.4.2026 (Bild: Luc Lenain/Scripps Institution of Oceanography) arrow forward Image Zoom
KI zeigt Meeresströmungen
Forscher der University of California San Diego haben eine neue Methode entwickelt, um Meeresoberflächenströmungen über große Gebiete detaillierter als je zuvor zu messen. Der als Goflow bezeichnete Ansatz wendet Deep Learning auf Wärmebilder von bereits im Orbit befindlichen Wettersatelliten an.
Das Forschungsteam untersuchte thermische Bilder des Nordatlantiks vom Satelliten GOES-East. Sie trainierten ein neuronales Netzwerk darauf, zu erkennen, wie sich Oberflächentemperaturmuster verschieben und verformen, wenn sie von Strömungen angetrieben werden. Das Netzwerk lernte aus hochauflösenden Computersimulationen der Ozeanzirkulation. Durch die Verfolgung der Temperaturmuster in aufeinanderfolgenden Bildern konnte die Künstliche Intelligenz auf die verantwortlichen Strömungen schließen.
Die Methode könnte künftig in Wettervorhersagen und Klimamodelle einbezogen werden. Einzige Einschränkung: Wolken blockieren aktuell noch die benötigten Wärmebilder.
Das Bild zeigt eine Aufnahme des Golfstroms mit dem neuen System. GOES-East-Satellitenbeobachtungen und maschinelles Lernen haben diese beobachtete Struktur erstmals mit dem wesentlich schwierigeren Problem der Beobachtung von Meeresströmungen verknüpft.

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Wissenschaftsbild des Tages vom 16.4.2026 (Bild: Luc Lenain/Scripps Institution of Oceanography)
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