Google DeepMind und Google Research haben am 3. September 2026 das neue KI-Modell WeatherNext 3 vorgestellt, das atmosphärische Veränderungen detaillierter überwacht und häufiger Wettervorhersagen erstellt. Google erklärte, dass die mit dem Modell gewonnenen Daten in Suchergebnissen, Google Maps und Gemini verwendet werden sollen und außerdem Nutzerinnen, Nutzern und Forschenden auf den Cloud-Plattformen von Google zugänglich gemacht werden.
WeatherNext 3 erzielte bei den Operational WeatherBench-Tests, in denen Brightband KI-Wettervorhersagen vergleicht, bei Messgrößen wie Temperatur, Windgeschwindigkeit und Luftfeuchtigkeit die höchste Genauigkeit unter den führenden Modellen. Das Modell übertraf sowohl die Deep-Learning-Systeme von Google, Microsoft, Nvidia und dem Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) als auch die traditionellen Vorhersagen des US National Weather Service und des ECMWF.
Traditionelle Vorhersagen werden erstellt, indem mathematische Gleichungen, die die Physik des Wetters beschreiben, auf Supercomputern staatlicher Einrichtungen verarbeitet werden. Obwohl diese Systeme genaue Ergebnisse liefern, arbeiten sie teuer und vergleichsweise langsam. Nachdem das ECMWF 2018 mehr als ein halbes Jahrhundert an Wetterdaten veröffentlicht hatte, begannen Forschende, Deep-Learning-Modelle zu entwickeln, die eine ähnliche Genauigkeit schneller erreichen können.
WeatherNext 3 zielt auf Probleme wie die Konzentration von KI-Wettervorhersagen auf große Gebiete, ihre Schwächen bei Niederschlägen und ihre Abhängigkeit von formatierten Datensätzen staatlicher Einrichtungen. Das Modell kann einige grundlegende Variablen mit einer Auflösung von 5 km vorhersagen; die Niederschlagsbewertungen verbessern sich gegenüber WeatherNext 2 um 60 % und statt alle sechs Stunden können stündliche Vorhersagen erstellt werden. Das System enthält 2,4-mal mehr Parameter als das Vorgängermodell und wurde so trainiert, dass es neben den Zugbahnen von Hurrikanen auch die Bedingungen vorhersagen kann, die bestimmte Wetterstationen messen könnten.
Da das Modell in Echtzeit erhobene Satellitendaten stündlich verarbeiten kann, ist es in der Lage, häufiger Vorhersagen zu erstellen. Google bezeichnet WeatherNext 3 als das „erste“ KI-Modell für hochauflösende globale Vorhersagen, das rohe Beobachtungen direkt nutzt, während WindBorne angibt, dass WeatherMesh 6 seit Ende 2025 von Rohbeobachtungen profitiert. Beide Modelle stützen sich auf nationale Wetterdatensätze.
Die geringeren Kosten und die höhere Geschwindigkeit von KI-Vorhersagen könnten in ärmeren Regionen wirtschaftliche Vorteile bringen, in denen genaue Wetterinformationen aufgrund teurer Sensoren und Supercomputer nicht zugänglich sind. Es wird erwartet, dass detailliertere Vorhersagen zu Wind, Niederschlag und Bewölkung auch Projekte im Bereich erneuerbarer Energien zuverlässiger machen.
Warum das wichtig ist
Diese Entwicklung verstärkt den Übergang in der Wettervorhersage von physikbasierten Systemen, die auf den teuren Supercomputern staatlicher Einrichtungen beruhen, hin zu KI-Modellen, die Rohbeobachtungen schneller verarbeiten können. Die Übertragung stündlicher und höher aufgelöster Ergebnisse in die Suche, Maps und Gemini bedeutet, dass Fortschritte bei der Vorhersageinfrastruktur direkt in den täglichen Informationsfluss einer breiten Nutzergruppe gelangen. Der Zugriff über die Cloud könnte die Nutzungsschwelle für Forschende sowie für Regionen senken, die keinen Zugang zu teurer Sensor- und Recheninfrastruktur haben; Daten zu Wind, Niederschlag und Bewölkung sind auch für Projekte im Bereich erneuerbarer Energien von großer Bedeutung. Zugleich bleiben die Abhängigkeit des Modells von nationalen Wetterdatensätzen, die Debatte über den Anspruch, das erste System mit Rohbeobachtungen zu sein, und die Frage, in welchem Maß der Erfolg in Vergleichstests auf Bedingungen in Echtzeit übertragbar ist, offene Fragen.
Hintergrund
Google ist im FikirPilot-Archiv kein neuer Name: In den vergangenen 90 Tagen haben wir 17 Nachrichten veröffentlicht, in denen dieser Name vorkam; die jüngste stammt vom 4. September 2026.