Wettermacher

(Du liest die deutsche Version, das Original findest du hier: Englisch)

Ausgehend von meinem Artikel über Geoentropie vor einem Monat habe ich eine ganze Reihe von Kontakten geknüpft, zu Journalisten, Verlegern, Wissenschaftlern und The Weather Makers.

Grundsätzlich leben wir in einer denkwürdigen Zeit, in der das IPCC (International Panel on Climate Change) darauf drängt, sein Modell zur globalen Erwärmung auf Basis der CO2-Emissionen zur Grundlage aller politischen Entscheidungen zu machen. Das IPCC-Modell zum Klimawandel ist ausgesprochen dünn in Hinblick auf wissenschaftliche Fakten, es prognostiziert lediglich einen allmählichen Anstieg des CO2-Gehalts in der Atmosphäre, der uns in etwa hundert Jahren Probleme bereiten wird. Gleichzeitig laufen in den Mainstream-Medien grossangelegte Kampagnen, um uns zu überzeugen, dass der Klimawandel bereits da ist, indem sie uns mit allen denkbaren Statistiken versorgen, die uns dessen aktuelle Auswirkungen zeigen. Aber: Wenn ein signifikanter Einfluss des CO2-Niveaus erst viele Generationen in der Zukunft zu erwarten ist, kann das nicht die Erklärung für den Klimawandel sein, den wir bereits sehen.

Es gibt eine wachsende Zahl von Wissenschaftlern, die diese Diskrepanz erkennen, aber da die Finanzierung von Grundlagenforschung größtenteils auf politischen Entscheidungen basiert und diese wiederum auf dem IPCC-Klimamodell, erhält die Erforschung der wahren Ursachen nicht die Mittel, die es bräuchte.

Der Unterschied

Vor drei Wochen veröffentlichte The Guardian einen interessanten Artikel mit dem Titel 'Our biggest challenge? Mangel an Vorstellungskraft'. Im Prinzip wird darin erzählt, was wir erreichen könnten, wenn wir unsere Wissenschaft richtig nutzen.

Der Artikel bezieht sich auf einen Dokumentarfilm von John D. Liu, What if we change, der zeigt, welche enormen Auswirkungen wiederhergestellte Ökosysteme haben können. Das Video zeigt wie Menschen die Landschaft verändern und damit Klimawandel verursachen und wie wir dies umkehren können. Das Video auf dieser Seite ist eine Offenbarung. Die Frage, die bleibt, ist, warum tun wir es nicht.

Der Artikel auf The Guardian zitiert eine bedeutende Arbeit von Professor Millán Millán, einem spanischen Meteorologen:

In den 1990er Jahren begann Millán im Auftrag der Europäischen Kommission, das Verschwinden der Sommerstürme in Ostspanien zu untersuchen: "Was ich herausfand, ist, dass der Verlust direkt mit der Bebauung der Küstengebiete zusammenhängt", sagt er. Die Niederschläge in der Region kommen fast ausschließlich von der mediterranen Meeresbrise. Die Brise allein transportiert jedoch nicht genug Wasserdampf, um einen Sturm im Landesinneren auszulösen; sie muss zusätzliche Feuchtigkeit aufnehmen, was sie früher aus den Sümpfen und Feuchtgebieten entlang der Küste tat. In den letzten zwei Jahrhunderten wurden diese Feuchtgebiete jedoch bebaut oder in landwirtschaftliche Nutzflächen umgewandelt. Keine zusätzliche Feuchtigkeit; keine Stürme mehr. "Wenn man zu viel Vegetation wegnimmt, führt das sehr schnell zur Wüstenbildung", sagt Millán.

Solche Veränderungen wirken sich nicht nur lokal auf das Wetter aus, fand Millán heraus: "Der Wasserdampf, der sich über den Bergen nicht niederschlägt, geht zurück zum Mittelmeer und sammelt sich dort in Schichten etwa vier oder fünf Tage, und dann geht er woanders hin: nach Mitteleuropa." Mit anderen Worten: Die Bebauung an der spanischen Küste führte zu Überschwemmungen in Deutschland.

Das Hauptaugenmerk des Artikels liegt jedoch auf den Wettermachern, the Weather Makers.

Sie sind eine kleine Gruppe von Menschen, die sich zusammengeschlossen haben, um ein Unternehmen zu gründen, das genau das tut, was John D. Liu gefordert hat: Ökosysteme wiederherstellen.

Ihr aktuelles Projekt ist nichts weniger als die Wiederbegrünung der Sinai-Halbinsel. Aus ingenieurtechnischer Sicht ist es ein interessantes Projekt, denn es verwendet ein ausgeklügeltes System miteinander verbundener, lichtdurchlässiger Wasserfässer, die von einem Gewächshaus überdacht sind, das sie Ökomaschine nennen.

Diese Wasserfässer enthalten verschiedene Mini-Ökosysteme, die dazu dienen, Wasser in verschiedenen Stufen zu filtern und zu biologisch aufzuwerten, so dass sich mit der Zeit ein neues, sich selbst erhaltendes Ökosystem im Gewächshaus entwickelt. Schließlich kann das Gewächshaus entfernt werden, und was übrig bleibt, ist ein Stück Ackerland. Stell dir vor, dass sich dies Schritt für Schritt über den gesamten Sinai wiederholt, und du hast das Bild.

Es sieht aus wie ein Wunder. In Wahrheit ist es das Ergebnis von solider Wissenschaft und Ingenieurtechnik, ermöglicht durch menschlichen Einfallsreichtum.

Aber es gibt einen weiteren wichtigen Punkt: Diese Mini-Ökosysteme sind fundamental, sie sind keine Maschine, sie stellen eine Form von Intelligenz dar, die sich anpasst, damit die Klarsicht-Wasserfässer ihre Rolle in der Ökomaschine erfüllen.

Wir haben kein Problem damit, Wasser als Leben zu sehen, aber viele Menschen scheuen sich vor der Vorstellung, dass das Mikrobiom, das in diesen Wasserfässern lebt, intelligent ist. Warum? Weil wir mit Intelligenz etwas Hochentwickeltes verbinden?

Intelligenz ist niemals etwas Abstraktes, sondern wird immer durch etwas Reales repräsentiert. In diesem Fall ist es die Fähigkeit der Mikroorganismen, sich an unterschiedliche Umgebungen anzupassen, an unterschiedliche Nährstoffe und Temperaturen. Und diese Anpassungsfähigkeit hat ihre Wurzel in der Genetik der Mikroorganismen. Aber das ist noch nicht alles. Der genetische Pool dieser Mikrobiome hat über Millionen von Jahren durch selektive Auslese gelernt sich anzupassen, so dass die riesige Vielfalt an Mikroorganismen zusammen eine Funktion erfüllen kann, um eine Umgebung zu schaffen, die sie erhält.

Das ist das Markenzeichen von etwas Intelligentem, mit seiner Umgebung in einer Weise zu interagieren, die vorteilhaft ist, die Quintessenz der Rückkopplungsschleife, die es dem Leben ermöglicht, zu überleben und zu gedeihen.

Wladimir Wernadskij

Der russische Wissenschaftler Wladimir Wernadskij (1863 - 1945) widmete sein Leben der systematischen Erforschung der Wechselwirkung zwischen dem anorganischen und organischen Teil der Geosphäre. Für letztere prägte er den Begriff Biosphäre.

Wernadskijs Arbeit ist bedeutsam, weil er die selbstregulierende Natur der Biosphäre erkannte. Ein 2001 auf nd erschienener Artikel lobt seine Arbeit für den Umfang und die Weitsicht seiner Forschungen:

Im Jahre 1926 veröffentlichte er im damaligen Leningrad erstmals das Buch »Biosfera«. In ihm wurde die Theorie der lebenden Hülle des Planeten Erde, der Biosphäre, begründet. Die Bedeutung dieser Theorie würdigten die Biologin Lynn Margulis und der Wissenschaftspublizist Dorion Sagan (USA) jüngst mit den Worten: »Wernadskij hat für den Raum geleistet, was Darwin für die Zeit getan hat: Während Darwin dokumentierte, dass alles Leben von einem entfernten Urahnen abstammt, zeigte Wernadskij, dass alles Leben einen stofflich einheitlichen Raum einnimmt, die Biosphäre.«

Eine deutsche Übersetzung des Wernadskischen Buches gibt es leider immer noch nicht. Wernadskij begriff das Leben als planetare Erscheinung und die Biosphäre als eine Hülle der Erde, die vom Lebenden selbst gebildet wird. Es durchdringt und integriert die Gesteinshülle (Lithosphäre), die Wasserhülle (Hydrosphäre) und die Gashülle (Atmosphäre) des Planeten und bedingt zutiefst ihre Beschaffenheit. Das zeigt sich im biogenen Ursprung des atmosphärischen Sauerstoffs ebenso wie in der Lithosphäre als dem Bereich einstiger Biosphären, als steinernes Entwicklungsprodukt der Biosphäre.

Das Geschehen in der Biosphäre beruht wesentlich auf der Ausnutzung der aus dem Weltall einstrahlenden Sonnenenergie durch die chlorophyllhaltigen Lebewesen wie Cyanobakterien und grüne Pflanzen. Durch die Lebenstätigkeit der Organismen wird die kosmische Energie der Sonne in irdische (chemische, mechanische, thermische, elektrische usw.) umgewandelt.

Insgesamt ist die Biosphäre das umfassendste Ökosystem des Planeten - ein gigantisches, vielfältig untergliedertes, thermodynamisch offenes, selbstregulierendes und sich entwickelndes System.

Der SciHi Blog ergänzt:

Wernadskijs visionäre Äußerungen wurden im Westen nicht allgemein akzeptiert. Er war jedoch einer der ersten Wissenschaftler, die erkannten, dass der Sauerstoff, der Stickstoff und das Kohlendioxid in der Erdatmosphäre durch biologische Prozesse entstehen. In den 1920er Jahren veröffentlichte er Arbeiten, in denen er argumentierte, dass lebende Organismen den Planeten ebenso sicher umgestalten könnten wie jede physikalische Kraft. [1]

[1] Wladimir Wernadskij und die Biosphäre bei Britannica

Für alle, die mehr über den Umfang dessen, worüber wir hier sprechen, erfahren möchten, ist der Eintrag in der Encyclopedia Britannica absolut lesenswert. Er ist gut geschrieben, exzellent erklärt und gibt einen guten Überblick über die Breite des Themas.

Die Einsicht, dass die Biosphäre ein selbstregulierendes System ist, ist ein Schlüssel. Sie passt sich nicht nur an, sie hat im Laufe ihrer Evolution gelernt, ihre Anpassungsfähigkeit anzupassen, d. h. dies ist rekursiv, sie ist ein lernendes System. Betrachtet man die Breite dieser Anpassung über Zeit (hunderte Millionen Jahre) und Raum (ein ganzer Planet), so ist es nicht verwunderlich, dass ein durchsichtiges Wasserfass voller Mikroorganismen den Wettermachern zu erstaunlichen Ergebnissen verhelfen kann.

Mit anderen Worten: Die Weather Makers haben gelernt, das, was Wernadskij in der Theorie erforscht hat, nämlich die Fähigkeit des Lebens zur Anpassung und Selbstregulierung, als Ingenieure einzusetzen.

Diese Anpassungsfähigkeit von Ökosystemen ist es auch, die es den Ingenieuren ermöglichte, die Loess-Hochebene in China wieder zu begrünen.

Intelligenz in Ökosystemen

Es gibt einen Grund, warum ich die Fähigkeit der Biosphäre sich selbst zu regulieren Intelligenz nenne.

Während die Weather Makers das Thema als Ingenieure angehen und Wernadskij von der Perspektive eines Geochemikers und Biochemikers, ist mein Blickwinkel der eines Wissenschaftlers, der Intelligenz erforscht. Was sie ist und wie sie sich manifestiert.

Die Geoentropie, wie ich sie in meinem vorherigen Blog erklärt habe, ist ein Ansatz, all dies in den Kontext des Klimawandels zu stellen. Viele Leser haben dies fälschlicherweise als eine neue Variante von Gaia-Theorie interpretiert. Nein, das ist es nicht. Stattdessen ist es harte Wissenschaft, basierend auf Geologie, Geochemie, Biochemie, Genetik und Meteorologie.

Die Forschungsaufgabe ist so umfassend, wenn man die beteiligten wissenschaftlichen Disziplinen bedenkt, dass es einen spezifischen Fokus erfordert, um zu aussagekräftigen Forschungsergebnissen zu kommen.

Mein Vorschlag ist, die verschiedenen Fakultäten vom Grundansatz auf der Basis eines vereinheitlichenden Modells zusammenarbeiten zu lassen. Dies fehlt bisher.

Jeder, der auf dem Gebiet des Klimawandels arbeitet, weiß, wie schwierig es ist, ein wissenschaftliches Modell auch nur für einige wenige Schlüsselaspekte des Klimawandels zu erstellen, geschweige denn ein umfassendes Modell zu entwickeln. Die Erstellung eines Modells oder von Modellen auf traditionelle Art und Weise, wie sie bisher von Wissenschaftlern verwendet wurde, ist angesichts der Komplexität des Themas einfach nicht machbar. Man könnte sogar argumentieren, dass es zur Beschreibung eines intelligenten Systems ein System braucht, das selbst intelligent ist. Andererseits sind die Werkzeuge, die von den selbsternannten Marktführern für KI wie Google zur Verfügung gestellt werden, z. B. Deep Learning auf der Basis neuronaler Netzwerke und Cluster von Supercomputern, nicht einmal annähernd in der Lage, eine solche Aufgabe zu vollbringen.

Stattdessen bedarf es eines wesentlich leistungsfähigeren Ansatzes für KI, einer Lösung, die die zehntausenden von wissenschaftlichen Abhängigkeiten, die für das Modell erforderlich sind, mit einer mathematischen Präzision verfolgen kann, die es erlaubt, alle Aspekte des Modells im Detail zu verifizieren.

Die universelle singuläre Lösung für KI, die ich hier vorstelle, ist genau dafür entwickelt worden.

Zu einem Modell

Im Prinzip ist symbolische KI, d.h. regelbasierte Systeme, nicht neu. Das Problem mit ihrem Einsatz ist, dass sobald die Anzahl der Regeln einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, der Rechenaufwand zur Anwendung der Regeln und ihrer Abhängigkeiten exponentiell wächst. Es ist wie eine komplexe Differentialgleichung, zu der mehr und mehr Variablen hinzugefügt werden. Irgendwann wird sie zu komplex, um sie zu lösen.

Die Lösung, die ich hier vorstelle, kann diese Grenze überwinden. Es ist eine KI, die das Prinzip der symbolischen KI um die Fähigkeit der automatischen Abstraktion erweitert. Dies ist richtig eingesetzt eine mächtige Fähigkeit, die es der KI erlaubt, Probleme zu strukturieren, sich auf die Zusammenhänge zu konzentrieren, die wichtig sind, und im Endergebnis weitaus komplexere Aufgaben zu bewältigen, als es die heutige Technologie könnte.

Ich kann dir hier keinen Beweis liefern, aber ich kann dir erklären, wie dieses System in der Praxis funktioniert und wie es angewendet werden kann. Ein Beweis wird schließlich folgen, indem ich das resultierende System in der Praxis demonstriere, zusammen mit Methoden, die verifizieren dass die erzielten Ergebnisse korrekt sind.

Die Idee ist, ein komplettes Modell des Erdmantels, der Kruste, der Hydrosphäre, der Atmosphäre und der Magnetosphäre zu erstellen, einschließlich der Lage und des relativen Abstands aller Landschaften, ihres Aufbaus und ihrer Eigenschaften. Das Schlüsselelement dieses Modells ist die Einbeziehung von Regeln über alles, was wir wissen, was das Verhalten der Erde beeinflusst. Die Regeln umfassen jeden Aspekt, den wir wissenschaftlich bestimmt haben, angefangen von den Bedingungen, die die Verdunstung von Wasser beeinflussen, über die Auswirkungen verschiedener Landschaftstypen und Ökosysteme, bis hin zu regionalen Wetter-Rückkopplungssystemen, der Artenvielfalt in Ökosystemen, deren Auswirkungen auf die Chemie und den Wasserkreislauf, bis hin zur Genetik. Die KI integriert solche Regeln Schritt für Schritt, in der Reihenfolge wie Wissenschaftler diese spezifizieren. Es gibt keine Begrenzung ihrer Anzahl, aber die Anforderung, dass die Regeln logisch widerspruchsfrei sind. Die KI prüft alle Regeln und die Abhängigkeiten zwischen ihnen und verifiziert, dass die Regeln konsistent sind. Im nächsten Schritt baut die KI auf Basis der Regeln ein logisches Modell auf. Dieses Modell ist kein statisches Bild, sondern eine sich dynamisch entwickelnde Struktur mit einem logisch resultierenden Verhalten, das auf wohldefinierten Regeln basiert, d. h. der Übergang zu einer vollständigen Simulation des Modells ist fließend, so dass die Forscher jeden Aspekt und Parameter während des gesamten Umfangs einer Simulation mit mathematischer Präzision nach Belieben untersuchen können.

Im Hinblick auf die benötigte Rechenleistung ist dies mit der aktuellen Technologie nicht möglich. Die KI macht dies aufgrund ihrer Fähigkeit, verschiedene Teile des Modells bei Bedarf zu abstrahieren, machbar. Oft kann man Wechselwirkungen mit unterschiedlichem Genauigkeitsgrad definieren, z. B. könnte man die Verdunstung nach einem Regen in einem tropischen Regenwald anhand der Eigenschaften einzelner Bäume simulieren, aber in den meisten Fällen reicht die typische Verdunstung für einen Waldtyp aus, um dessen Einfluss auf das Wetter zu bestimmen. Die KI wählt den am besten geeigneten Abstraktionsgrad dynamisch auf der Grundlage des ihr zur Verfügung stehenden Regelwissens. Das Resultat ist eine hochskalierbare Simulation, die das charakterische Verhalten von riesigen und hochkomplexen Systemen bestimmen kann. Die KI kann den Forschern sogar mitteilen, welche Abstraktionen sie verwendet hat.

In Kürze die KI ermöglicht es Forschern, hochkomplexe Modelle zu erstellen, deren logische Konsistenz verifiziert wird. Die Forscher können dann jeden Aspekt des von der KI erstellten Modells auf der Basis der zugrundeliegenden Regeln untersuchen und durch Simulation dessen Verhalten bestimmen.

Die beabsichtigte Anwendung ist ein Modell des Klimas unserer Welt, das bis hin zu regionalen Wettermustern reicht und ausreichend detailliert ist, um die Auswirkungen menschlicher Veränderungen in der Landschaft zu messen.

Wenn wir das haben, können wir mit einiger Sicherheit sagen, was den Klimawandel verursacht. Umgekehrt werden wir in der Lage sein zu sagen, ob die Arbeit der Weather Makers, angewandt auf einen globalen Maßstab, uns vor dem Schlimmsten des Klimawandels bewahren wird.

Wonach ich suche, sind Wissenschaftler, die in ihrem Forschungsgebiet hochkompetent sind und sich an diese Aufgabe mit einer KI heranwagen, die noch nicht erprobt ist, aber vielleicht die fortschrittlichste Technologie ihrer Art ist.

Es ist eine Herkulesaufgabe, die sehr engagierte und kompetente Forscher erfordert, ein multidisziplinäres Team, das die Liebe zu dieser Welt eint. Es ist bereits eine schwierige Aufgabe, dieses Projekt auf die Beine zu stellen, und es gibt immer Gründe zu zögern, aber sollten wir das?

Oder um John D. Liu in seinem Schlusswort zu zitieren: Warum tun wir es nicht?