Auch unser Klima ist ein komplexes Netzwerk. Durch mathematische Analysen von Klimadaten fand Kurths Knotenpunkte und Hubs, die ähnliche Muster bilden, wie im Gehirn. Die Dynamik des Klimas wird von vier stark verbundenen Regionen bestimmt. Zu diesen Hubs gehören die beiden Pole, sowie die El Niño- und die Monsun-Region. Dort lassen sich langweitreichige Verbindungen mathematisch nachweisen.

Skalierungsprobleme entstehen auch bei der Zeitauflösung. Man bekommt andere Strukturen bei Tages- oder Monatsanalysen. Interessant sind die Übergänge zwischen den Skalierungen. Zu den Fragen, was passiert, wenn Elemente des Klimas kippen und wann das Abschmelzen der Pole unaufhaltbar wird, kann die Mathematik keine Prognosen, aber wenigsten Risikoabschätzungen liefern. Um Risikoabschätzungen geht es auch im Finanzsystem. Wieder handelt es sich um nicht-linare Prozesse, doch diesmal kommt noch der Faktor Mensch ins Spiel.

"Ein wesentlicher Unterschied ist, wenn ich eine Wettervorhersage mache, dann ist es dem Wetter völlig egal, wie gut oder schlecht meine Wettervorhersage ist. Das entwickelt sich so, wie es sich entwickelt. Das ist beim Finanzmarkt oder bei soziologischen Phänomenen ganz anders. Dort gibt es nämlich eine Wechselwirkung. Wenn die Vorhersage bekannt ist, reagiert das System ganz anders", so Physiker Kurths.

Alles ist Zahl, sagten schon die Pythagoreer. Differenzialgleichung und Algebra sind die Basis der Naturwissenschaften. Seit der Entwicklung des Computers wollen wir all unsere Substanz mit Zahlen beschreiben. Dabei stellt sich aber die Frage, ob wir der Mathematik wirklich trauen können. Auch hier gibt es Skalierungsprobleme und die Übertragung vom Kleinen ins Größere produziert neue, nicht vorhergesehene Effekte.

"Das Verführerische der Mathematik ist, dass, wenn man erst im mathematisch modellierten Gebiet ist, lässt sich alles sehr leicht skalieren. Dann kann man einfach alles immer größer machen und immer noch rechnen. Aber in dem Abbild, in dem Urbild, das zu diesem Modell geführt hat, da muss das ja nicht so sein. Ich kann mir natürlich Städte vorstellen, in denen 500 Millionen Menschen wohnen. Ich fürchte, Architekten tun das gelegentlich. Ich möchte nicht in so einer Stadt wohnen, und ich glaube, dass da Effekte auftreten, die völlig unvorhergesehen sind", so der Informatiker Wolfgang Coy.

Mit immer höherer Rechenkapazität können sich winzige Fehler im Ursprungsmodell potenzieren. Die Fehler können in Kommafehlern der Ausgangsdaten, aber auch in der Konzeption selbst liegen. So gibt es Fehler in der Software, sogenannte Bugs, die die Industrie mit regelmäßigen Updates beseitigen will. Doch vor manchen dieser Fehler wird nur gewarnt, denn ihre Beseitigung führt nur zu noch größeren und unlösbaren Komplikationen.

"Wir haben in den letzten 30 Jahren die Hardware etwa um den Faktor eine Million komplizierter gemacht. Das ist toll, damit kann man ganz neue Sachen lösen. Leider haben wir nicht immer die erkannten Probleme beseitigt, sondern wir haben einfach mit noch mehr Hardware weitergearbeitet, oder mit noch mehr Software, noch komplizierteren Produkten. Ich glaube, dass wir an vielen Stellen deutlicher neu denken müssen, was der richtige Ansatz ist", so Coy. Menschen lernen durch Erfahrung, Programme noch nicht. Deshalb ist die Vorstellung von Künstlicher Intelligenz keine Skalierungsfrage, sondern wohl eher eine Illusion.