Nur zur Erinnerung: Es gibt noch keine Quantencomputer, die mehr als ein paar Bits verarbeiten können mit Millionenaufwand. Dagegen sind Klimamodelle wie auch Wettermodelle so mit die rechenaufwendigsten Anwendungen, die auf heutigen Supercomputern laufen.
Und das andere: Der Grund, warum man in der Klimaforschung mit grossen Rechenmodellen und Simulationen arbeitet, ist um die vielfältigen Prozesse und ihre Relevanz besser zu verstehen. Man kann Modelle gezielt verändern um zu sehen, ob sie besser zu den aus vielen tausend vergangenen Jahren aufwendig gewonnenen Daten passen. Mit dem besseren Verständnis der Prozesse kann man dann zukünftige Entwicklungen besser vorhersagen.
Genau das kann “Machine Learning”, auch genannt automatische Mustererkennung aber eben nicht - die Rechenverfahren können die benutzten Muster nicht benennen, verstehen, oder identifizieren, die Modelle sind eine Black Box.
Ist das wegen der Energiedichte, dass sie auch schwere Wasserstofftanks ausprobieren, wie im Link beschrieben?
Und: Wer möchte ernsthaft zehn mal so viel für einen kommerziellen Flug bezahlen, der hunderte Kilo Treibstoff pro Passagier kostet? So viel Geld hat doch kein Normalbürger!
Letztlich, denke ich, ist das wie bei den Fusionskraftwerken - da wird an irgendeiner Wundertechnik geforscht, weil die Alternstive halt ist, Konsequenzen zu ziehen und Entscheidungen zu fällen. Was bei der Stromerzeugung eben die Nutzung von Ernererbaren Energien und Stromspeichern ist. Und bei der kommerziellen Luftfahrt eben, drastisch weniger zu fliegen.
Edit: Christian Stöcker im Spiegel zu diesem Themenkomplex der Nebelkerzen-Technologie..
Wasserstoff ist tatsächlich eine der “Alternativen”, die von der Energiedichte her problematisch sind. Mit flüssigen Kohlenwasserstoffen braucht man nämlich überhaupt keine Tanks in diesem Sinne, es reicht, Hohlräume, die im Flugzeug eh schon vorhanden sind, mit ölbeständigem Lack zu versiegeln.
Nochmal, das ist kein Kostenproblem, das ist ein Nutzlast- und Reichweitenproblem.