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KI in Wetter- und Klimamodellen: Nützlich, aber keine Revolution

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ML-Wettermodelle sind schneller als physikbasierte Systeme, produzieren aber physikalisch inkonsistente Outputs, die explizit eingeschränkt werden müssen. AI-Builder sollten verstehen, dass ML-Modelle ohne domänenspezifische Guardrails in wissenschaftlichen Anwendungen scheitern können.

— Lumeric Redaktion

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