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Fortschritte in der KI-gestützten Wettervorhersage durch Google DeepMind mit WeatherNext 2

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November 18, 2025

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    Das Wichtigste in Kürze

    • Google DeepMind und Google Research haben "WeatherNext 2" vorgestellt, ein neues KI-Wettermodell, das globale Prognosen effizienter und präziser erstellen soll.
    • Das Modell kann Hunderte möglicher Wetterszenarien in weniger als einer Minute auf einer Tensor Processing Unit (TPU) berechnen, was die Vorhersage von Extremwetterereignissen verbessert.
    • "WeatherNext 2" übertrifft das Vorgängermodell in 99,9 % der Variablen und Vorhersagezeiträume und liefert stündliche Vorhersagen für bis zu zwei Wochen.
    • Die Technologie ist bereits in Google Search, Gemini, Pixel Weather und der Google Maps Platform integriert und wird demnächst auch in Google Maps verfügbar sein.
    • Die Grundlage bildet ein Functional Generative Network (FGN), das durch das Einbringen von "Rauschen" in die Modellarchitektur physikalisch realistische und kohärente Vorhersagen ermöglicht.
    • Trotz der Fortschritte gibt es bei der Vorhersage außergewöhnlicher Regen- und Schneeereignisse aufgrund von Lücken in den Trainingsdaten noch Herausforderungen.

    Revolution der Wettervorhersage: Google DeepMind präsentiert "WeatherNext 2"

    Die Wettervorhersage, ein essenzieller Bestandteil des täglichen Lebens und der globalen Wirtschaft, erfährt durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) eine signifikante Weiterentwicklung. Google DeepMind und Google Research haben kürzlich "WeatherNext 2" vorgestellt, ein fortschrittliches KI-Wettermodell, das darauf abzielt, die Genauigkeit und Effizienz globaler Wetterprognosen maßgeblich zu steigern. Diese Innovation verspricht, Entscheidungsträgern in diversen Branchen sowie der breiten Öffentlichkeit präzisere und schneller verfügbare Wetterinformationen zu liefern.

    Technologische Grundpfeiler und Leistungsmerkmale

    Die Entwicklung von "WeatherNext 2" markiert einen entscheidenden Fortschritt in der meteorologischen Modellierung. Das System ist in der Lage, Wettervorhersagen mit einer stündlichen Auflösung zu generieren und dies nach Angaben der Entwickler achtmal schneller als seine Vorgängerversion. Ein zentraler Aspekt dieser Leistungssteigerung ist die Fähigkeit, Hunderte von möglichen Wetterszenarien ausgehend von einer einzigen Ausgangssituation zu berechnen. Diese Berechnungen erfolgen auf einer Tensor Processing Unit (TPU) in weniger als einer Minute pro Szenario, was im Vergleich zu herkömmlichen, physikbasierten Supercomputermodellen, die Stunden benötigen, eine erhebliche Effizienzsteigerung darstellt.

    Die technologische Basis für diese Errungenschaft bildet das von DeepMind entwickelte Functional Generative Network (FGN). Dieser neue Ansatz in der KI-Modellierung ermöglicht es, "Rauschen" direkt in die Modellarchitektur einzuspeisen. Dies führt zu physikalisch realistischen und miteinander verbundenen Vorhersagen, selbst bei der Simulation komplexer und unwahrscheinlicher Wetterereignisse. Das Modell wurde primär mit sogenannten "Marginals" – einzelnen Wetterelementen wie Temperatur oder Windgeschwindigkeit an spezifischen Orten – trainiert. Aus diesen Datenpunkten lernt das System, komplexe Zusammenhänge, sogenannte "Joints", zu prognostizieren. Diese "Joints" sind entscheidend für die Vorhersage von großflächigen Phänomenen wie Hitzewellen oder der erwarteten Energieerzeugung von Windparks.

    Die Vorhersagen umfassen eine Dauer von bis zu zwei Wochen und decken dabei wichtige meteorologische Variablen wie Temperatur, Luftdruck und Wind ab. Eine besondere Stärke des Modells liegt in der verbesserten Berechnung der Zugbahnen tropischer Wirbelstürme, die nun für bis zu drei Tage im Voraus präzise prognostiziert werden können, gegenüber zwei Tagen bei früheren Systemen.

    Anwendungsbereiche und Integration in Google-Dienste

    Die Relevanz präziser Wettervorhersagen erstreckt sich über zahlreiche Wirtschaftszweige. Branchen wie die Landwirtschaft, die Energiewirtschaft und die Schifffahrt sind stark von akkuraten Prognosen abhängig, um operative Entscheidungen zu treffen und Risiken zu minimieren. Die hohe Auflösung und Geschwindigkeit von "WeatherNext 2" bieten hier einen klaren Mehrwert.

    Google hat die Integration von "WeatherNext 2" bereits in verschiedene eigene Dienste vollzogen. Nutzer von Google Search, Gemini und Pixel Weather profitieren bereits von den verbesserten Prognosen. Eine Erweiterung auf Google Maps ist für die kommenden Wochen geplant, was die Zugänglichkeit dieser fortschrittlichen Wetterinformationen für ein breites Publikum weiter erhöhen wird.

    Darüber hinaus werden die Prognosedaten von "WeatherNext 2" Entwicklern und Forschenden über Earth Engine und BigQuery zur Verfügung gestellt. Ein "Early Access"-Programm auf der Google Cloud Vertex AI-Plattform ermöglicht es zudem, angepasste Modellinferenzen zu nutzen, was die Forschung und Entwicklung in diesem Bereich weiter vorantreiben soll.

    Herausforderungen und zukünftige Perspektiven

    Trotz der signifikanten Fortschritte sind bei der KI-gestützten Wettervorhersage weiterhin Herausforderungen zu bewältigen. Google räumt ein, dass "WeatherNext 2" bei der Vorhersage außergewöhnlicher Regen- und Schneeereignisse aufgrund von Lücken in den Trainingsdaten noch Schwierigkeiten aufweisen kann. Die kontinuierliche Verbesserung und Erweiterung der Trainingsdatensätze ist daher ein aktives Forschungsfeld.

    Die Entwicklung von "WeatherNext 2" ist Teil einer breiteren Initiative von Google DeepMind und Google Research, die langfristig eine globale Frühwarninfrastruktur auf KI-Basis etablieren möchte. Ziel ist es, nicht nur Wirbelstürme, sondern auch andere extreme Wetterereignisse wie Dürren, Starkregen und Tornados präziser vorherzusagen. Dies trägt dazu bei, das Verständnis des Klimas zu vertiefen und die Auswirkungen des Klimawandels abzumildern.

    Die Möglichkeit, Wetterphänomene mit einer Vorlaufzeit von bis zu 15 Tagen präzise zu prognostizieren, eröffnet neue Dimensionen im Katastrophenschutz. Dies ermöglicht eine frühere Umsetzung von Evakuierungsplänen, die Stabilisierung von Versorgungsketten und die Minimierung von Schäden durch frühzeitige Sicherungsmaßnahmen. Insbesondere für Regionen mit geringerer Infrastruktur kann dies lebensrettend sein.

    Die Fortschritte in der KI-gestützten Wettervorhersage demonstrieren das Potenzial von maschinellem Lernen und neuronalen Netzen, komplexe physikalische Systeme zu modellieren und Vorhersagen zu treffen, die über die Möglichkeiten traditioneller Methoden hinausgehen. Die transparente Bereitstellung von Modellen und Daten fördert zudem das Vertrauen in diese Technologien und beschleunigt die wissenschaftliche Entdeckung in einem globalen Ökosystem aus Forschenden, Entwicklern und Unternehmen.

    Bibliography

    - "WeatherNext 2: Google DeepMind stellt neues KI-Wettermodell vor." heise.de, Werner Pluta, 18. November 2025. - "WeatherNext 2: Our most advanced weather forecasting model." blog.google, The WeatherNext team, 17. November 2025. - "WeatherNext 2 - Google DeepMind." deepmind.google. - "Weathernext 2: Google veröffentlicht KI-basierte Wettervorhersage." golem.de, 18. November 2025. - "WeatherNext 2: Googles KI-Wettermodell wird schneller und präziser." stadt-bremerhaven.de, Benjamin Mamerow, 18. November 2025. - "Neues KI-Wettermodell von Google verbessert Prognosen massiv." winfuture.de, 18. November 2025. - "Nie wieder überraschend im Regen stehen? Google bringt angeblich eine deutlich bessere Wettervorhersage dank KI." gamestar.de, Jonas Herrmann, 18. November 2025. - "KI-Wettervorhersage: Präzise Prognosen für einen ganzen Monat möglich?" heise.de, Dr. Wolfgang Stieler, 23. Mai 2025. - "Wetter-Revolution - Google verbessert mit KI Vorhersage von Wirbelstürmen." heute.at, Rene Findenig, 19. Juni 2025.

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