Revolution in der Wettervorhersage: Google DeepMind präsentiert AI-Modell zur präzisen Langzeitprognose

Ein weiteres Jahr mit turbulentem Wetter liegt hinter uns. Hitzedome brodelten im Südwesten der USA. Kalifornien erlebte im Oktober einen ‚zweiten Sommer‘, wobei mehrere Städte Hitzerekorde brachen. Hurrikan Helene – und nur wenige Wochen später Hurrikan Milton – verwüsteten die Golfküste und lösten heftige Regenfälle und schwere Überschwemmungen aus.

Was selbst erfahrene Meteorologen schockierte, war die rasche Intensivierung der Hurrikane. Diese Woche enthüllte Google DeepMind eine KI, die das Wetter 15 Tage im Voraus in Minuten vorhersagt, anstatt der Stunden, die traditionelle Modelle benötigen. Im direkten Vergleich mit dem Modell des European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ENS) gewann die KI über 90 Prozent der Zeit.

GenCast, so der Name des Algorithmus, ist DeepMinds neuester Schritt in der Wettervorhersage. Im Gegensatz zu früheren Modellen bietet GenCast nicht nur eine einzelne Wetterprognose, sondern generiert 50 oder mehr Vorhersagen und bewertet deren Wahrscheinlichkeit. Die KI ‚denkt‘ also an verschiedene zukünftige Wettermöglichkeiten und wählt die wahrscheinlichste aus.

Neben der täglichen Wettervorhersage übertraf GenCast auch ENS bei der Vorhersage extremer Wetterbedingungen wie Hitze, Kälte und starken Windgeschwindigkeiten. Herausgefordert mit Daten des Taifuns Hagibis visualisierte GenCast mögliche Routen sieben Tage vor dem Auftreffen auf Japan.

Die KI basiert auf einem diffusionsbasierten Modell und wurde mit 40 Jahren historischer Wettermessdaten bis 2018 trainiert. Bei Tests mit Daten von 2019 übertraf GenCast den aktuellen Marktführer ENS in 97 Prozent der Fälle bei 1.300 Messungen zur Wettervorhersage.

GenCast könnte nicht nur bei künftigen Klimaherausforderungen helfen, sondern auch bei der Optimierung erneuerbarer Energien wie Windkraft. Die präzisen Prognosen könnten die Zuverlässigkeit erhöhen und Kosten senken.