IceBench‑S2S: Benchmark für tägliche Arktis‑Eisvorhersagen bis zu 180 Tage

Arktisches Meereis ist ein entscheidender Faktor für das globale Klimasystem und beeinflusst sowohl die polare Ökologie als auch die menschlichen Aktivitäten in Küstennähe. Dank jüngster Fortschritte im Bereich künstlicher Intelligenz entstehen nun leistungsfähige, datengetriebene Vorhersagesysteme, die in Genauigkeit, Rechenaufwand und Vorhersagezeit über herkömmliche physikbasierte Modelle hinausgehen.

Aktuelle Deep‑Learning‑Modelle liefern zwar präzise tägliche Vorhersagen bis zu sechs Monaten, bleiben jedoch bei längeren Zeitskalen hinter den Anforderungen operativer Anwendungen wie der maritimen Routenplanung oder wissenschaftlicher Forschung. Die Lücke zwischen den vorhandenen Vorhersagezeiten und den benötigten täglichen Vorhersagen bis zu 180 Tagen ist daher ein zentrales Problem.

Um diese Herausforderung anzugehen, stellt IceBench‑S2S das erste umfassende Benchmark‑Framework vor. Es komprimiert die räumlichen Merkmale täglicher Eisdaten in einen tiefen latenten Raum und nutzt anschließend Deep‑Learning‑Backbones, um die Eisveränderungen über aufeinanderfolgende 180‑Tage‑Perioden vorherzusagen. Damit bietet das Benchmark‑Set eine einheitliche Basis, um die Leistungsfähigkeit von Deep‑Learning‑Ansätzen für die tägliche, saisonale Eisvorhersage zu evaluieren und weiter zu verbessern.

Die Veröffentlichung auf arXiv (2602.02567v1) markiert einen wichtigen Schritt, um die Einsatzmöglichkeiten von KI‑basierten Vorhersagemodellen im Arktis‑Umfeld zu erweitern und die Grundlage für zukünftige, praxisnahe Anwendungen zu legen.