Transparente und interpretierbare maschinelle Lernmodelle für Wetter- und Klimavorhersagen

Fortschrittliche maschinelle Lernmodelle haben in den letzten Jahren hohe Vorhersagegenauigkeit für Wetter- und Klimavorhersagen erreicht. Allerdings fehlt diesen komplexen Modellen oft die inhärente Transparenz und Interpretierbarkeit, was das Vertrauen der Nutzer beeinträchtigt und weitere Modellverbesserungen behindert. Daher sind interpretierbare maschinelle Lernverfahren entscheidend, um die Glaubwürdigkeit und Nützlichkeit von Wetter- und Klimamodellierung zu verbessern.