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Künstliche Intelligenz

Google-KI triumphiert bei Hurrikan-Vorhersagen – US-Modell versagt


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Kann Künstliche Intelligenz (KI) die bisherigen Wettermodelle in den Schatten stellen? Die diesjährige Hurrikan-Saison im Nordatlantik, die aktuell im November 2025 zuende geht, sollte es zeigen. Und das KI-Modell Google DeepMind hat abgeliefert: Laut einem Bericht von Ars Technica lieferte es die genauesten Vorhersagen aller getesteten Systeme. Das US-Technikblog beruft sich dabei auf Auswertungen des Forschers Brian McNoldy von der Universität Miami. Erstmals übertraf die KI systematisch die Prognosen menschlicher Experten.

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Besonders schlecht schnitt in diesem Jahr das US-Wettermodell GFS (Global Forecast System) ab. Bei der 5-Tage-Prognose lag die Abweichung des Sturmverlaufs bei rund 360 Seemeilen, während DeepMind mit 165 Seemeilen deutlich näher an der Realität lag.

Doch die Google-KI übertraf sogar die Prognosen der menschlichen Experten des National Hurricane Centers. Auch bei der Vorhersage der Sturmstärke brillierte die KI, obwohl zum Beispiel mit Hurrikan Melissa, der auf Jamaika schwere Verwüstungen anrichtete, Ereignisse dabei waren, die in den vergangenen Jahrzehnten so nicht aufgetreten waren.

Zum guten Abschneiden der Prognosen gesellen sich noch die weiteren Vorteile eines KI-Modells. Es benötigt keinen teuren Supercomputer und gilt damit als besonders effizient. Zugleich ist es bei Berechnungen deutlich schneller als traditionelle Modelle. Und neuronale Netzwerke können zudem aus Fehlern lernen und sich im laufenden Betrieb korrigieren. Die Ergebnisse sind umso erstaunlicher, da die Technologie noch sehr neu ist und weitere Fortschritte erwartet werden.

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Warum indessen das US-Model GFS so schlecht abschnitt, ist noch unklar. Denkbar ist, dass die Kürzungen bei Personal und Ausstattung durch die neue US-Regierung im Zuge der DOGE-Kampagne Datenlücken gerissen hat. Aber auch eine gescheiterte Modernisierung des Modellkerns kommt als Erklärung infrage.

Experten erwarten, dass Meteorologen künftig stark auf KI-Modelle setzen werden. Die traditionellen physikbasierten Modelle würden damit an Bedeutung verlieren. Insgesamt gab es in dieser Atlantiksaison 13 benannte Stürme.


(mki)



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Digitaler Omnibus: EU-Kommission will Datengesetze zusammenfassen


Aus Vier mach Eins: Mit dem digitalen Omnibusgesetz, mit dem die EU-Kommission einige Regeln im Digitalbereich auf einmal vereinfachen will, sollen Open Data Directive, Free Flow of non-personal Data-Verordnung, Data Governance Act und Data Act nur noch ein Gesetz werden – der dann überarbeitete Data Act.

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Die sinnvollen Anteile der zu unterschiedlichen Zeitpunkten entstandenen Regelungen sollen in den Data Act überführt werden, schilderte die stellvertretende Generaldirektorin der Kommisionsgeneraldirektion Connect Renate Nikolay am Mittwochabend bei einer Veranstaltung des Bundesverbands Digitale Wirtschaft (BVDW) in Berlin. Damit soll der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) künftig vor allem ein Gesetz mit Regeln zur Datennutzung gegenüberstehen, begründete Nikolay das Vorhaben. Tatsächlich überlagerten sich die verschiedenen Rechtsakte teilweise.

Doch auch die DSGVO selbst solle inhaltlich angefasst werden, berichtete die hochrangige und für das Omnibusvorhaben zuständige EU-Beamtin. Zum einen habe der Europäische Gerichtshof zuletzt die Möglichkeit einer weiteren Nutzung pseudonymisierter Daten in seiner Rechtsprechung erweitert, was nun durch die Kommission nachvollzogen und genauer spezifiziert werden solle. Zum anderen soll in der Datenschutzgrundverordnung aber auch eine Regelung für den Umgang mit Cookies Eingang finden, nachdem diese Thematik bislang im Wechselspiel zwischen DSGVO und der veralteten E-Privacy-Richtlinie adressiert war.

Weitere Elemente der als Komplementärverordnung zur DSGVO gedachten und in diesem Jahr offiziell als gescheitert erklärten E-Privacy-Verordnung konzipierten Überarbeitung sollen in weiteren Rechtsakten wie etwa dem zuletzt auf den Januar 2026 verschobenen Digital Networks Act eine neue regulatorische Heimat finden. Eine von der Kommission geplante europaweit einheitliche Regelung zur Vorratsdatenspeicherung soll ebenfalls in einem eigenen Rechtsakt Eingang finden.

Mit den jetzt angekündigten Vorschlägen zur Vereinfachung würde die EU-Kommission auch auf einige der Wünsche eingehen, die die Bundesregierung vorab nach Brüssel geschickt hatte. Doch selbst wenn EU-Kommission und Mitgliedstaaten sich hier vergleichsweise schnell einigen könnten, wenn die Vorschläge offiziell in zwei Wochen auf dem Tisch liegen: ohne eine Zustimmung des Europaparlaments würde aus ihnen kein Gesetz werden können.

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(fds)



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Künstliche Intelligenz

Anschluss an Stromnetze: Halbleiter statt Kupfer im Solid State Transformer


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Wer ein Rechenzentrum, eine Stromtankstelle, einen Wind- oder Solarpark oder einen Batterie-Großspeicher ans Stromverteilnetz anschließen möchte, braucht einen Transformator. Denn die Hochspannungsnetze arbeiten mit Spannungen von mehreren Zehntausend Volt. Dabei kommen immer häufiger sogenannte Solid State Transformer (SSTs) zum Einsatz, die mehrere Vorteile versprechen im Vergleich zu klassischen Transformatoren mit tonnenschweren Magnetkernen und Kupferwicklungen.

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Für die KI-Rechenzentren, die derzeit wie Pilze aus dem Boden schießen, ist vor allem kurze Lieferzeit wichtig. Denn nur wenige spezialisierte Hersteller wie ABB, General Electric und Hitachi fertigen Hochspannungstransformatoren der Multi-Megawatt-Leistungsklasse – und haben Lieferzeiten im Bereich von Jahren.

SSTs hingegen sind schneller lieferbar, immer mehr Anbieter drängen auf den Markt. Aber SSTs versprechen noch weitere Vorteile.

Ein SST lässt sich grob als gigantisches Schaltnetzteil beschreiben. Darin sitzen Hochleistungs-Halbleiterschalter wie Siliziumkarbid-Transistoren (SiC) oder IGBTs, die mit höheren Frequenzen als der Netzfrequenz arbeiten und sich dynamisch ansteuern lassen. Wegen der höheren Frequenzen genügen kleinere Transformatoren für dieselben Leistungen. Danke der Steuerungsmöglichkeit lassen sich SST-Module für höhere Gesamtleistung zusammenschalten.

SSTs können Netze mit verschiedenen Frequenzen koppeln oder direkt aus dem Mittelspannungsnetz in die für KI-Rechenzentren ebenfalls vorteilhaften Hochspannungs-Gleichstromnetze einspeisen (HVDC mit 800 Volt). Auch für Hochspannungsgleichstromübertragung (HGÜ), die etwa bei Erdkabeln und Seekabeln zum Einsatz kommt, sind SSTs vorteilhaft.

Batteriespeicher zur Überbrückung von Ausfällen (USV) oder zur Zwischenlagerung von billigem Strom aus Schwachlastzeiten sollen sich mit SSTs ebenfalls einfacher ankoppeln lassen. Manche SST-Hersteller nennen die Technik daher auch „Power Router“.

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SSTs kommen aber beispielsweise auch in Elektrolokomotiven zum Einsatz. Sie sind kompakter und leichter als Magnetkerntransformatoren, können für unterschiedliche Bahnstromsysteme verschiedener Länder ausgelegt werden und einphasig mit beispielsweise 16,67 Hertz eingespeiste Leistung direkt an dreiphasige Motoren weiterleiten.


Solid State Transfomer (SST) des EU-Projekts TIGON

Solid State Transfomer (SST) des EU-Projekts TIGON

Das EU-Projekt TIGON nutzt einen Solid State Transfomer (SST) mit 150 kW zur Kopplung an ein 3-kV-Netz.

(Bild: TIGON)

Die Nachfrage nach starken Transformatoren für Stromverteilnetze schießt derzeit in die Höhe. Der KI-Boom heizt den Bau vieler neuer Rechenzentren an. Der Stargate-Standort Abilene in Texas soll im Endausbau mehr als 5 Gigawatt fressen, was ungefähr dem Leistungsbedarf von Österreich entspricht. Die Energiewende hin zu Windkraft und Photovoltaik erfordert mehr Anschlusspunkte und zusätzliche Stromtrassen sowie Batteriespeicher. Dazu kommen noch starke Ladestationen für E-Autos und bald auch Lastwagen (Megawatt Charging System/MCS).

Heute kündigt Infineon, Hersteller unter anderem von SiC-Transistoren, eine SST-Kooperation mit dem Photovoltaik-Unternehmen SolarEdge an.

Im August meldete die auf Energieverteilsysteme spezialisierte Firma Eaton die Übernahme von Resilient Power Systems. Letzte fertigt besonders kompakte SSTs für Auto-Ladestationen.

Im März erwarb ABB einen Anteil an DG Matrix. Das Unternehmen aus North Carolina baut modulare 200-kW-Wandler, vor allem für KI-Rechenzentren.

Die EU fördert etwa das Projekt SSTAR für SSTs sowie auch TIGON für deren Einsatz in Microgrids.


(ciw)



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FT: Deutsche Bank sucht Ausweg aus dem Risiko der KI-Finanzierung


Die Deutsche Bank hat umfangreich Kredite für den Bau von KI-Rechenzentren vergeben. Gerät nicht bloß ein einzelner Kreditnehmer, sondern die Branche insgesamt, in Zahlungsschwierigkeiten, könnte das die Bank hart treffen. Die Branche investiert derzeit hunderte Milliarden Euro in neue Rechenzentren, deren Computer bald technisch veraltet sein dürften. Zudem ist unklar, wer am Ende die Kosten tragen soll. Daher suchen Geldgeber nach Wegen, ihre finanziellen Risken zu reduzieren.

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Wie die Financial Times (FT) berichtet, erwägen Manager der Deutschen Bank auf fallende Aktienkurse von KI-Unternehmen zu wetten. Denn fallende Kurse könnten ein Indiz für finanzielle Schwierigkeiten der Branche sein. Kommt es dazu, könnte die Bank einen Teil der Kreditverluste durch die Spekulationsgewinne ausgleichen. Ein Mittel, auf fallende Kurse zu wetten, sind Leerverkäufe, was die Bankmanager laut FT konkret diskutiert haben.

Bei solchen Finanzgeschäften verkauft der Leerverkäufer Wertpapiere, die ihm nicht gehören, sondern die er sich lediglich von Dritten für eine bestimmte Zeit ausgeliehen hat. Bis zum Ablauf dieser Zeit muss er die Wertpapiere zurückkaufen, um sie dem Leihgeber zurückgeben zu können; ist der Aktienkurs in der Zwischenzeit gefallen, macht der Leerverkäufer Gewinn, weil er sie teurer verkauft als zurückgekauft hat. Im umgekehrten Fall macht er Verlust, der theoretisch unbeschränkt hoch sein kann. Solange die Aktienkurse von KI-Firmen tendenziell steigen, sind Leerverkäufe besonders riskant.

Außerdem würden die Verantwortlichen der Deutschen Bank überlegen, eine Art Versicherungstransaktion für die aushaftenden Kredite auf den Markt zu bringen, hat die FT erfahren: sogenannte synthetic risk transfer (SRT). Dabei übernehmen Dritte einen Teil des Kreditrisikos. Sie kaufen die auf bestimmte Kredite bezogenen SRT-Papiere und geben damit dem Kreditgeber Geld. Als Gegenleistung erhalten sie vergleichsweise hohe Zinsen. Wird der zugrundeliegende Kredit korrekt bedient, erhält der SRT-Käufer auch den eingelegten Betrag zurück.

Wird der Kredit nicht korrekt bedient, bedient sich der Kreditgeber stattdessen an den SRT-Geldern und der SRT-Käufer macht Verlust. Deswegen bevorzugen SRT-Käufer diversifizierte Kreditbouquets; auch sie wollen nicht alles auf eine Karte setzen. Die Deutsche Bank müsste also entweder noch ganz andere Kredite dazupacken, oder höhere Zinsen bieten, um die SRT-Papiere an den Mann zu bringen.

Der Vorteil von SRTs im Vergleich zu klassischen Versicherungspolizzen liegt darin, dass die Bank sofort Geld erhält, nicht erst im Schadensfall. Dieses Geld ersetzt das für die aushaftenden Kredite gebundene Eigenkapital. Anders gesagt gibt es bei der Bank Geld frei, das sie als Sicherheit für die Vergabe neuer Kredite nutzen kann.

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Die Bank hat es gegenüber der FT abgelehnt, etwas zu deren Bericht zu sagen. Die Zeitschrift erinnert daran, dass der Vermögensverwalter DWS derzeit den Verkauf seines Mehrheitsanteils am Rechenzentrenbetreiber NorthC vorbereitet. Angepeilt werden mehr als zwei Milliarden Euro Erlös. DWS steht zu knapp achtzig Prozent im Eigentum der Deutschen Bank.


(ds)



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