// HEISE ONLINE — INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Google WeatherNext 3: KI-Wettervorhersage wird präziser und schneller
Google hat WeatherNext 3 veröffentlicht. Das KI-Modell bietet eine höhere Auflösung, stündliche Updates und soll dynamische Wetterlagen besser erfassen.
This article is also available in
English.
It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.
Aktueller, kleinteiliger und genauer – diese drei Schlagworte fassen die größten Verbesserungen zusammen, die Google für sein KI-Wettervorhersagemodell WeatherNext verkündet hat. WeatherNext 3 steht ab sofort zur Verfügung und seine Vorhersagen fließen laut Google bereits in die Suche, den Kartendienst Maps und den Chatbot Gemini ein.
Vor allem im Zusammenhang mit extremen Großwetterlagen wie Hurrikanen hatten sich die KI-Wettermodelle in den letzten Jahren einen Namen gemacht. In Vergleichen konnten sie Verläufe teilweise schneller und besser vorhersagen als klassische numerische Vorhersagemodelle. Zudem arbeiten sie mit deutlich weniger Hardwareeinsatz und benötigen keine Supercomputer. Auch Nvidia hat drei Open-Source-KI-Modelle für Wettervorhersagen vorgestellt, die laut Hersteller deutlich schneller und energieeffizienter als Supercomputer-basierte Systeme arbeiten sollen.
WeatherNext 3 bringt Verbesserungen mit, die – wenn sie halten, was sie versprechen – auch im Alltag vieler Menschen zu einer verbesserten Vorhersage führen. So soll das neue Modell jede Stunde eine neue Vorhersage berechnen und dabei erstmals auch auf Live-Satellitenbilder zurückgreifen. Realistisch dürften es laut dem ebenfalls publizierten Forscherpapier wohl eher Zeitvorteile von zwei bis drei Stunden sein. Bislang basierten die Vorhersagen lediglich auf aufwendig berechneten Zustandsbeschreibungen der Atmosphäre, die aber nur alle sechs Stunden aktualisiert werden. Das Modell soll dadurch besser auf dynamische Wetterlagen reagieren können, etwa bei Gewittern.
Eine Verbesserung, die zum Beispiel vor allem Menschen in Gebirgstälern oder an den Küsten zugutekommen soll, ist die höhere Auflösung des Modells. Bei Temperatur und Luftfeuchtigkeit rechnet es jetzt mit einem Raster von 5 statt vorher 25 Kilometern. Auch bessere Regenvorhersagen sollen künftig möglich sein. Für die Vorhersage von Überschwemmungen arbeitet Google parallel am Projekt Groundsource für bessere Flutvorhersagen, das KI mit 2,6 Millionen historischen Flutereignissen trainiert. Allerdings zeigen die dargestellten Vergleiche, dass die von Google genannten Verbesserungen von bis zu 60 Prozent nur für frühe Vorhersagezeiträume zutreffen.
Für Betreiber von Photovoltaik- und Windkraftanlagen kann das Modell Windgeschwindigkeiten auf Höhe der Windräder, Sonneneinstrahlung und Wolkenbedeckung vorhersagen.
Laut Google könnten vor allem Regionen in Lateinamerika, Afrika und Asien-Pazifik von WeatherNext 3 profitieren, da dort bislang hochauflösende Regionalmodelle, wie es sie etwa in Nordamerika und Europa gibt, fehlen.
Wie gut WeatherNext 3 wirklich ist, wird sich noch zeigen müssen. Ein Team des Karlsruher Instituts für Technologie hat bereits vor einiger Zeit gezeigt, dass KI-Modelle bei Extremereignissen mit Rekordwerten gegenüber physikbasierten Modellen noch Schwächen aufweisen. Die Echtzeit-Vergleiche von WeatherNext 3 gegen etablierte Modelle wurden nur über einen Zeitraum von sechs Wochen vorgenommen – Googles Forscher selbst warnen vor einer Überinterpretation dieser Stichprobe. Google weist auch sehr explizit darauf hin, dass es sich um ein experimentelles KI-System handelt und amtliche Wetterwarnungen wie vom Deutschen Wetterdienst weiterhin die maßgebliche Quelle bleiben sollten.
Bei dem, was die KI-Wettermodelle für die breite Öffentlichkeit bekannt machte, sind die Fortschritte indessen sehr überschaubar: Die Verbesserungen bei den Wirbelsturm-Vorhersagen fallen gegenüber Vorgänger WeatherNext 2 relativ klein aus.