Offene Forschungsdaten: Klimaprognosen müssen einfache Verfahren schlagen
Ein Forschungswettbewerb zeigt, woran Unternehmen den Nutzen wiederverwendeter Klimadaten messen können.
Unternehmen, die Forschungs- oder Innovationsbudget für Klimaprognosen einsetzen, stehen vor einer Frage: Rechtfertigt ein neues Verfahren seinen Aufwand gegenüber einer einfachen Prognose? Ein angekündigter Forschungswettbewerb soll dafür Vergleichsdaten liefern, aber noch keine Investitionsentscheidung beantworten.
Am 29. Oktober 2026 kündigten Hochschulen, Hugging Face und ORCA das Projekt ProtoStar an. Sie wollen öffentlich finanzierte Datensätze, Modelle und Programmcode besser dokumentieren, damit andere sie wiederverwenden können. Der erste Wettbewerb an der Carnegie Mellon University findet vom 2. bis 13. November 2026 statt.
Teilnehmende sollen mit historischen Klimadaten bis 2018 die beobachteten Jahre 2019 bis 2026 für 210 US-Städte prognostizieren. Ihre Ergebnisse werden mit einfachen Durchschnitten und linearen Trends verglichen. Endergebnisse werden erst Anfang 2027 erwartet, wenn die Wetterdaten vollständig sind. Verbesserungen sind bislang nicht belegt; auch die Übertragbarkeit auf den deutschsprachigen Raum ist offen.
Unsere Einordnung: Die Forschungs- oder Innovationsleitung sollte bei einem Budgetantrag verlangen, dass das vorgeschlagene Verfahren für den eigenen Anwendungsfall dokumentiert und mit einer einfachen Prognose verglichen wird. Ein solcher Nachweis hilft bei der Freigabe; der US-Wettbewerb allein trägt keine Standortentscheidung.