Forschende von Google DeepMind berichten in Nature, dass ihr KI-Modell WeatherNext die Zugbahn, Intensität und Windstruktur tropischer Wirbelstürme mit höchster Genauigkeit vorhersagen kann – und Wetterdiensten damit rund einen Tag mehr Warnzeit verschafft als bisherige Modelle. Die Verbesserung, erzielt von einem einzigen Modell, das mit knapp 20 Terabyte globaler Atmosphärendaten und einer Datenbank von fast 5.000 historischen Stürmen trainiert wurde, entspricht ungefähr einem Jahrzehnt meteorologischen Fortschritts.
In der Hurrikansaison 2025 half das Modell dem US-amerikanischen National Hurricane Center, frühzeitig vor der raschen Intensivierung des Hurrikans Melissa und seinem Landgang auf Jamaika zu warnen. Das Team erzeugt inzwischen 1.000 Vorhersageszenarien pro Wirbelsturm, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. WeatherNext arbeitet dabei mit einer 100-mal gröberen Auflösung als herkömmliche Intensitätsmodelle – ein unerwartetes Ergebnis, das Wissenschaftler laut eigenen Angaben noch zu verstehen versuchen.
Zusammen mit der Studie werden die Modelle – WeatherNext Cyclones, WeatherNext 2 und eine kompakte Mini-Version, die auf einer einzelnen TPU läuft – als Open Source veröffentlicht, mit frei verfügbarem Code und Gewichten. Beteiligt waren unter anderem der britische Wetterdienst Met Office und das National Hurricane Center.
