Pünktlich zur Hurrikansaison und einem Sommer, der rekordverdächtige Hitze verspricht, hat die Trump-Regierung beschlossen, dass der beste Weg, die Wettervorhersage zu verbessern, darin besteht, die Daten zu kürzen, die Vorhersagen überhaupt erst möglich machen. Experten nennen dies eine mutige – und möglicherweise katastrophale – Strategie.

Die National Oceanic and Atmospheric Administration (Noaa) hat Ende letzten Jahres eine Reihe KI-gestützter globaler Wettervorhersagemodelle eingeführt und mit Verbesserungen bei „Geschwindigkeit, Effizienz und Genauigkeit“ geprahlt. Bis März wurden diese Modelle mit jahrhundertealten Wetterdaten trainiert. Der Haken? KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird, und unter Trump ist die Erfassung von Klima- und Wetterdaten drastisch zurückgegangen. Monica Medina, ehemalige stellvertretende Unterstaatssekretärin von Noaa für Ozeane und Atmosphäre, stellt fest, dass der Behörde insgesamt eine Kürzung um 40% droht, trotz einer bescheidenen Budgeterhöhung für den Nationalen Wetterdienst. „Wir brauchen KI unbedingt, um die Daten schneller zu verarbeiten“, sagt sie. „Aber was wir jetzt tun, ist, die Datenerfassung zu reduzieren … wir gehen in die falsche Richtung.“

Noaa-Sprecherin Erica Grow Cei beteuert, es gebe „eine Fülle von Wetterdaten, die täglich gesammelt werden“, aber weit verbreitete Berichte erzählen eine andere Geschichte: Personalkürzungen haben die Behörde gezwungen, Satellitenstarts, Ballonstarts und Bojen-Netzwerke im Ozean zurückzufahren. Craig McLean, Noaas ehemaliger amtierender Chefwissenschaftler, bringt es auf den Punkt: „Wetter mal Zeit ergibt Klima. Die Kürzung der Klimaforschung beeinträchtigt die Qualität unserer Wettervorhersage und hemmt den Fortschritt unserer Wettervorhersagen.“ All dies, während ein „Super-El Niño“ droht, die Temperaturen in die Höhe zu treiben und die Hurrikanaktivität zu verstärken.

Um die Sache noch interessanter zu machen: Die KI-Modelle, auf die Noaa setzt, haben eine bekannte Schwäche: Sie liefern bei extremen Wetterereignissen schlechtere Ergebnisse, wie eine in Science Advances veröffentlichte Studie zeigt. Da sie mit historischen Daten trainiert werden, haben sie Schwierigkeiten, die rekordverdächtigen Ereignisse vorherzusagen, die in einer sich erwärmenden Welt immer häufiger auftreten. Traditionelle physikbasierte Modelle haben dieses Problem nicht, weil sie sich nicht darum kümmern, was zuvor passiert ist – sie folgen einfach den Regeln. „Die KI-Wettermodelle wurden auf einem Klima trainiert, das es nicht mehr gibt“, sagt der forensische Meteorologe Chris Gloninger, der wegen seiner Äußerungen zum Klimawandel im Fernsehen Todesdrohungen erhielt. Er stellt fest, dass konventionelle Modelle KI-basierte während eines historischen Schneesturms im Februar 2026 übertrafen.

Noaa-Administrator Neil Jacobs, ein Trump-Beauftragter, verteidigte die Kürzungen im April vor einem Unterausschuss des Repräsentantenhauses. Der ehemalige Kollege John Sokich glaubt, dass Jacobs nicht ungetestete KI überstürzt einführen würde, aber McLean befürchtet, dass „der Mann seine Bereitschaft gezeigt hat, dem Präsidenten zu gehorchen, der ihn ernannt hat [und der] die National Oceanic and Atmospheric Administration zerstört.“ Weniger genaue Vorhersagen könnten gefährlichere Folgen für die Amerikaner bedeuten. „Wettervorhersagen sind lebenswichtig für unsere Wirtschaft, unsere Gesundheit und die öffentliche Sicherheit“, warnt Medina. Während die Hurrikansaison bevorsteht, könnte das Land also bald erfahren, wie sehr wir auf Daten angewiesen sind, die wir jetzt nicht mehr erheben.