DeepMinds WeatherNext-KI sagt Hurrikane einen Tag früher voraus

Google DeepMind und Google Research haben mit WeatherNext ein KI-Modell entwickelt, das Hurrikan-Vorhersagen um durchschnittlich einen ganzen Tag früher treffen kann als bisherige Modelle. In einer in Nature veröffentlichten Studie zeigen die Forscher, dass die Vorhersagen drei Tage vor Landfall genauso genau sind wie bisherige Modelle bei zwei Tagen.

Hurricane Melissa als Bewährungsprobe

Im Oktober 2025 sagte WeatherNext fünf Tage im Voraus mit 80-prozentiger Konfidenz voraus, dass sich ein Sturmsystem über der Karibik zu einem Kategorie-5-Hurrikan entwickeln und Jamaika treffen würde. Hurrikan Melissa traf genau so ein und war verheerend für Jamaika. Die frühe Warnung gab den Behörden jedoch entscheidende Zeit für Evakuierungen und Ressourcenmobilisierung.

Wie das Modell funktioniert

WeatherNext kombiniert globale Wetterdaten mit Zykloon-spezifischen Trainingsdaten. Da Hurrikane seltene Ereignisse sind, trainierten die Forscher das Modell darauf, sowohl gute allgemeine Wettervorhersagen als auch Zykloon-Vorhersagen zu treffen. Das Modell nutzt dabei gröber aufgelöste Daten als herkömmliche Modelle - was Meteorologen überraschte, da dies eigentlich als unzureichend galt.

Black Box mit unerwarteten Fähigkeiten

Das Modell erfasst offenbar Signale in niedrig aufgelösten Daten, die bisher unbekannt waren. “Es ist eine Black Box am Ende des Tages”, sagt Ferran Alet von Google DeepMind, “aber das gibt Physikern ein Signal, dass etwas passiert, das bisher nicht verstanden wurde.”

Open Source

Google DeepMind hat WeatherNext open-sourced, damit die Forschungsgemeinschaft das Modell nutzen und verbessern kann. Das Modell generiert inzwischen 1.000 Szenarien pro Sturm - eine Menge, die mit herkömmlichen numerischen Modellen rechnerisch unmöglich wäre.

Quelle: arstechnica.com