Am 5. November 2025 wurde eine bedeutende Entwicklung im Bereich der Hochwasserprognosen vorgestellt: das KI-Modell RiverMamba, das von einem interdisziplinären Team der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, dem Forschungszentrum Jülich und dem Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz entwickelt wurde. Diese innovative Architektur stellt eine wesentliche Verbesserung gegenüber bisherigen Methoden dar und bietet vielversprechende Perspektiven für das Klimamanagement und den Katastrophenschutz, insbesondere im Hinblick auf steigende extreme Wetterereignisse.
Extreme Wetterlagen wie Starkregen und daraus resultierende Überschwemmungen stellen eine zunehmende Herausforderung für Frühwarnsysteme weltweit dar. In diesem Kontext wurde RiverMamba entwickelt, um Flussabflüsse und Überschwemmungsrisiken präziser vorhersagen zu können. Das Forschungsteam hat die Ergebnisse ihrer Arbeit in einem wissenschaftlichen Beitrag präsentiert, der auf der NeurIPS 2025, einer der renommiertesten Konferenzen für maschinelles Lernen, angenommen wurde. Dies unterstreicht nicht nur die wissenschaftliche Exzellenz, sondern auch die internationale Anerkennung der Bonner Forschungsarbeit.
Die zugrunde liegende Technologie von RiverMamba basiert auf der Mamba-Architektur, einer fortschrittlichen Generation von Deep-Learning-Modellen. Diese Architektur ist besonders darauf ausgelegt, zeitlich und räumlich aufbereitete Umwelt- und Klimadaten effizient zu verarbeiten. RiverMamba analysiert kontinuierlich Daten zu Niederschlag, Temperatur, Bodenfeuchtigkeit und Fließgeschwindigkeit, um Muster zu identifizieren, die für die Entstehung von Hochwasser entscheidend sind.
Ein hervorstechendes Merkmal von RiverMamba ist die Kombination der Stärken traditioneller physikalisch basierter Modelle, wie dem Global Flood Awareness System (GloFAS), mit modernen lernbasierten Ansätzen, wie dem Flood Hub von Google. Während GloFAS globale Vorhersagen ermöglicht, berücksichtigt es lokale Besonderheiten oft nicht ausreichend und benötigt erhebliche Rechenressourcen. Im Gegensatz dazu bietet RiverMamba die Fähigkeit, auch bei unvollständigen Messdaten verlässliche Prognosen abzugeben. Dies ist besonders wertvoll für kleinere Einzugsgebiete oder Regionen mit limitierten Datenressourcen.
Die Fähigkeit von RiverMamba, komplexe Wechselwirkungen zwischen Wetterbedingungen, geografischen Gegebenheiten und Abflussverhalten selbstständig zu modellieren, eröffnet neue Möglichkeiten für die Verbesserung der Hochwasserprognosen auf globaler Ebene. Durch den Einsatz dieser KI-Technologie wird es möglich, präzisere Informationen über potenzielle Überschwemmungen bereitzustellen, was letztlich zu einer besseren Risikovorsorge und einer effektiveren Anpassung an den Klimawandel beiträgt.
Die Forschung zu RiverMamba wurde unter der Leitung von Prof. Dr. Jürgen Gall durchgeführt, der als Principal Investigator am Lamarr-Institut tätig ist. In enger Zusammenarbeit mit verschiedenen Forschungseinrichtungen und Projekten, darunter das Sonderforschungsgebiet „DETECT – Regionaler Klimawandel“ der Universität Bonn, wurde eine umfassende interdisziplinäre Herangehensweise verfolgt. Diese Zusammenarbeit zeigt, wie innovative Forschung in Nordrhein-Westfalen zur Bewältigung globaler Herausforderungen im Bereich der Klimaforschung beiträgt.
Prof. Dr. Gall äußerte sich zu den Fortschritten mit RiverMamba: „Wir demonstrieren, wie KI dazu verwendet werden kann, Umweltprozesse effektiver und realitätsnäher zu modellieren. Solche datenbasierten Ansätze sind entscheidend, um bestehende Frühwarnsysteme sinnvoll zu ergänzen und zuverlässigere Prognosen in Zeiten zunehmender extremen Wetterbedingungen zu ermöglichen.“
Die Ergebnisse dieser bahnbrechenden Arbeit werden am 4. Dezember auf der NeurIPS-Konferenz in San Diego präsentiert. Die Annahme des Papers ist ein deutliches Zeichen für die internationale Sichtbarkeit der Bonner Forschung und deren Beitrag zur Entwicklung fortschrittlicher, datenbasierter Umwelt- und Klimamodelle.
Die Originalveröffentlichung des Teams ist unter dem Titel „RiverMamba: A State Space Model for Global River Discharge and Flood Forecasting“ auf arXiv verfügbar. Weitere Informationen zum Projekt RiverMamba sind auf der offiziellen Webseite zu finden. Diese Entwicklungen markieren einen bedeutenden Schritt in der Verbesserung der Hochwasserprognosen und verdeutlichen die Rolle von KI in der modernen Klimaforschung.
