Forscher der Universität São Paulo haben ein KI-System namens TITAN-LSTM entwickelt, das die Route eines Sturms und die Regenintensität bis zu 30 Minuten im Voraus vorhersagt und alle fünf Minuten aktualisiert wird. Das Tool soll Zivilschutzteams mehr Zeit geben, um Entscheidungen über Straßensperrungen oder Evakuierungen zu treffen, bevor starker Regen eintritt.
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Ein Team des Instituts für Astronomie, Geophysik und Atmosphärenwissenschaften (IAG) der Universität São Paulo (USP) hat ein Künstliche-Intelligenz-System entwickelt, das den Weg und die Intensität von Stürmen bis zu 30 Minuten vor ihrer Ankunft vorhersagt, wie Jornal da USP und die São Paulo-Forschungsstiftung (FAPESP) berichten. Das System namens TITAN-LSTM aktualisiert seine Vorhersage alle fünf Minuten.
Das Tool wurde von Andrea Salome Viteri López, einer Postdoktorandin am IAG-USP, unter der Aufsicht von Professor Carlos Augusto Morales Rodriguez entwickelt. Die Arbeit wurde von FAPESP finanziert und erhielt nach Angaben der USP auch Unterstützung von Capes. Die Ergebnisse wurden am 1. Oktober 2026 im Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation unter DOI 10.1029/2026JH001337 veröffentlicht, nach Angaben der FAPESP-Nachrichtenagentur.
Wie das System funktioniert
TITAN-LSTM kombiniert zwei bestehende Technologien. Die erste, TITAN, ist ein Open-Source-Algorithmus, der ursprünglich in den 1990er Jahren vom U.S. National Center for Atmospheric Research entwickelt wurde, um Stürme anhand von Radarbildern zu verfolgen und die Fläche, Intensität, Richtung und Geschwindigkeit jedes Sturms zu berechnen. Die zweite ist ein Long Short-Term Memory (LSTM)-Neuronales Netz, eine Art KI-Modell, das entwickelt wurde, um Muster in Datensequenzen über Zeit zu erkennen.
Anstatt rohe Radarbilder in das neuronale Netz einzuspeisen, wandelt das System TITAN's Sturmmessungen in numerische Sequenzen um, die das LSTM-Modell dann verwendet, um zu projizieren, wie sich die Fläche, Richtung und Intensität eines Sturms entwickeln werden. Das Nachrichtenmedium ND+ berichtete, dass López das Ziel des Projekts als die Erzeugung von Niederschlagsvorhersagen über einen sehr kurzen Zeithorizont beschrieb.
Trainingsdaten und Tests
Das Modell wurde mit Daten von einem polarimetrischen Wetterradar an der Ponte Nova Staudamm in Biritiba Mirim, in der Metropolregion São Paulo, betrieben von SP Águas (Daee-Spol), trainiert und getestet, das einen Radius von 120 Kilometern zwischen 2016 und 2019 abdeckt, nach Angaben der FAPESP-Nachrichtenagentur. Jornal da USP berichtete auch über den Standort des Radars und denselben Datenzeitraum 2016–2019.
Forscher verfolgten zunächst mehr als 32.000 Stürme in diesen Radardaten. Nach Anwendung von Auswahlkriterien – einschließlich Stürmen, die mindestens 20 Minuten andauerten und sich nicht mit anderen vermischten – blieben 439 Ereignisse übrig. Von diesen wurden 307 zum Trainieren des neuronalen Netzes und 132 zum Testen verwendet, berichtete die FAPESP-Agentur.
Gemeldete Genauigkeit
Nach Angaben der FAPESP-Nachrichtenagentur schnitt TITAN-LSTM bei der Vorhersage der Fläche, die der Regen eines Sturms bedecken würde, etwa dreimal besser ab als die eigenständige TITAN-Methode und erhöhte einen Genauigkeitsindex von etwa 0,2 auf etwa 0,7 in den frühen Prognose-Minuten. Dieselbe Quelle berichtete von einer Reduktion falscher Alarme um etwa 70% und einem Fehler der Regenintensität von etwa 3 mm pro Stunde fünf Minuten im Voraus, ansteigend auf 3–4 mm pro Stunde bei der 30-Minuten-Marke.
Jornal da USP berichtete, dass das Hybrid-Modell die Leistung komplexerer Deep-Learning-Ansätze erreichte, während es erheblich weniger Rechenleistung erforderte. ND+ berichtete, dass das Training des Modells etwa 20 Minuten auf einem Standard-Laptop dauerte, ohne die Notwendigkeit für Supercomputer.
Nach Angaben von Jornal da USP und der FAPESP-Agentur ist das Ziel, Zivilschutzagenturen mehr Vorlaufzeit zu geben, um Maßnahmen wie Straßensperrungen oder Evakuierungen von Menschen aus Risikogebieten zu entscheiden, bevor der stärkste Regen eines Sturms eintrifft. Die Medien berichteten auch über die mögliche Verwendung in hydrologischen und Hochwasser-Warn-Modellen, da die Kenntnis der Regenintensität stromaufwärts helfen kann, schnelle Anstiege des Wasserstands stromabwärts vorherzusagen.
Das Netz entscheidet, ob diese Information relevant bleibt oder nicht.
— Andrea Salome Viteri López, Forscherin, IAG-USP, wie von der FAPESP-Nachrichtenagentur berichtet
Jornal da USP berichtete, dass das breitere Ziel, wie von den Forschern beschrieben, darin besteht, dem Personal in Notfallmanagement-Zentren bessere Bedingungen zu geben, um angemessene Entscheidungen während schwerer Wetterereignisse zu treffen.
Grenzen der Studie
Das Modell wurde trainiert und getestet nur auf Radardaten aus der Metropolregion São Paulo zwischen 2016 und 2019, und die gemeldeten Genauigkeitsziffern gelten für diesen Datensatz. Die überprüften Quellen berichteten nicht über ein Betriebseinsatzdatum oder ob das Tool von einer Zivilschutzagentur übernommen wurde.
Fragen
Was ist TITAN-LSTM?
Es ist ein an der USP entwickeltes KI-System, das einen radargestützten Sturmverfolgungsalgorithmus (TITAN) mit einem LSTM-Neuronalen Netz kombiniert, um den Weg eines Sturms und die Regenintensität bis zu 30 Minuten im Voraus vorherzusagen.
Wer hat das Tool entwickelt?
Andrea Salome Viteri López, eine Postdoktorandin am Institut für Astronomie, Geophysik und Atmosphärenwissenschaften der USP, entwickelte es unter der Aufsicht von Professor Carlos Augusto Morales Rodriguez mit FAPESP-Finanzierung.
Wie genau ist die Vorhersage?
Nach der FAPESP-Nachrichtenagentur stieg der Genauigkeitsindex des Modells für die Vorhersage der Regenfläche von etwa 0,2 auf etwa 0,7 in den frühen Prognose-Minuten, und falsche Alarme sanken um fast 70% im Vergleich zur eigenständigen TITAN-Methode.
Welche Daten wurden verwendet, um es zu bauen?
Forscher verwendeten Radardaten von der Ponte Nova Staudamm in Biritiba Mirim, São Paulo, gesammelt zwischen 2016 und 2019, Verfolgung von über 32.000 Stürmen und Auswahl von 439 zum Trainieren und Testen des neuronalen Netzes.
Wird das Tool bereits von Zivilschutzagenturen verwendet?
Die überprüften Quellen beschreiben die beabsichtigte Verwendung des Tools für Zivilschutzentscheidungen wie Straßensperrungen und Evakuierungen, berichten aber nicht über ein Betriebseinsatzdatum oder die Übernahme durch eine bestimmte Agentur.
Wie die Welt darüber berichtet
PortugiesischBrasilianische Medien (Jornal da USP, die FAPESP-Nachrichtenagentur und das regionale Medium ND+) rahmen die Geschichte als eine einheimische wissenschaftliche Errungenschaft der USP ein, betonen ihre niedrigen Rechenkosten und ihr Potenzial, Sturmwarnungen und Zivilschutzreaktionen in São Paulos hochwassergefährder Metropolregion zu verbessern.
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