DeepMinds WeatherNext-KI sagt Hurrikane einen Tag frueher voraus

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

Hurricane Melissa als Bewaehrungsprobe

Im Oktober 2025 sagte WeatherNext fuenf Tage im Voraus mit 80-prozentiger Konfidenz voraus, dass sich ein Sturmsystem ueber der Karibik zu einem Kategorie-5-Hurrikan entwickeln und Jamaika treffen wuerde. Hurrikan Melissa traf genau so ein und war verheerend fuer Jamaika. Die fruehe Warnung gab den Behoerden jedoch entscheidende Zeit fuer 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 groeber aufgeloeste Daten als herkoemmliche Modelle - was Meteorologen ueberraschte, da dies eigentlich als unzureichend galt.

Black Box mit unerwarteten Faehigkeiten

Das Modell erfasst offenbar Signale in niedrig aufgeloesten 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 herkoemmlichen numerischen Modellen rechnerisch unmoeglich waere.

Quelle: arstechnica.com