NVIDIAs Earth-2 revolutioniert die Wettervorhersage

NVIDIA stellt eine offene KI-Plattform vor, die Supercomputer-Wetterprognosen für Forscher und Unternehmen zugänglich macht und die Rechenzeit um bis zu 90 Prozent reduziert.

NVIDIAs neue KI-Plattform Earth-2 macht Supercomputer-Wettervorhersagen für alle zugänglich. Das könnte die globale Klimaforschung und Risikovorsorge grundlegend verändern.

Vom Supercomputer zur Cloud: Demokratisierung der Wetterdaten

Bisher war präzise Wettermodellierung das teure Privileg großer nationaler Wetterdienste mit Supercomputern. NVIDIA stellt diese Hierarchie nun auf den Kopf. Die am 26. Januar 2026 vorgestellte Earth-2-Plattform bietet eine offene Sammlung von KI-Modellen an, mit der Forscher, Unternehmen und sogar kleinere Nationen eigene hochauflösende Vorhersagesysteme entwickeln können. Das Ziel ist klar: KI zur Standardinfrastruktur in der Klimawissenschaft zu machen.

So funktioniert die KI-Revolution fürs Wetter

Das System ist ein komplettes Werkzeugpaket. Sein Herzstück sind mehrere spezialisierte, quelloffene KI-Modelle:
* Earth-2 Medium Range: Sagt mit einer neuen ‚Atlas‘-Architektur das Wetter bis zu 15 Tage im Voraus für über 70 Variablen wie Temperatur und Wind voraus.
* Earth-2 Nowcasting: Dieses generative KI-Modell erkennt gefährliche Wetterlagen wie Stürme in Echtzeit – mit einer Auflösung im Kilometerbereich für die kommenden null bis sechs Stunden.
* Earth-2 CorrDiff: Der Geschwindigkeits-Booster. Das Modell rechnet grobe Kontinental-Prognosen bis zu 500-mal schneller in hochaufgelöste Regionalvorhersagen um.

Der Clou: Alle Modelle laufen primär auf GPUs, nicht auf herkömmlichen CPUs. Das bringt den gewaltigen Effizienzsprung.

90 Prozent weniger Rechenzeit – bei höherer Genauigkeit

Die Leistungsdaten sind beeindruckend. Das Modell FourCastNet3 erstellt Prognosen bis zu 60-mal schneller als klassische Methoden. Frühe Anwender bestätigen den Vorteil.

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Während NVIDIA und andere Anbieter leistungsstarke KI-Wettermodelle bereitstellen, bringt die EU-KI-Verordnung neue Pflichten für Kennzeichnung, Risikobewertung und Dokumentation mit sich. Wenn Sie KI-Modelle entwickeln oder in Ihrer Organisation einsetzen, sollten Sie die Anforderungen kennen — sonst drohen Bußgelder und operative Risiken. Der kostenlose Umsetzungsleitfaden erklärt verständlich, welche Pflichten gelten, wie Sie Ihr System richtig klassifizieren und welche ersten Schritte nötig sind. Kostenlosen KI-Verordnungs-Leitfaden herunterladen

Der israelische Wetterdienst meldet eine 90-prozentige Reduktion der Rechenzeit für 2,5-Kilometer-Vorhersagen. Gleichzeitig übertraf sein mit CorrDiff trainiertes KI-Modell in einem Test alle anderen operationellen Modelle bei der Niederschlagsvorhersage.

Diese Kombination aus Geschwindigkeit und Präzision ist entscheidend, um auf Extremwetterereignisse schneller und gezielter reagieren zu können.

Ein neues Ökosystem entsteht

NVIDIA baut mit Earth-2 nicht nur Technik, sondern ein ganzes Ökosystem. Erste Partner zeigen das breite Anwendungsspektrum:
* The Weather Company testet das Nowcasting-Modell für lokale Unwetterwarnungen.
* Energiekonzerne wie TotalEnergies nutzen es, um Risiken für ihre Stromnetze besser einzuschätzen.

Die Quelloffenheit soll Innovation beschleunigen und Vergleiche zwischen Modellen erleichtern. NVIDIA steht damit in einer Reihe mit Tech-Riesen wie Google und Microsoft, die ebenfalls leistungsstarke KI-Wettermodelle entwickeln. Die Zusammenarbeit zwischen privaten Innovatoren und öffentlichen Wetterdiensten nimmt Fahrt auf.

Von der Vorhersage zur aktiven Risikosteuerung

Die langfristigen Folgen sind weitreichend. In Zeiten zunehmender Klimavolatilität werden schnelle, hyperlokale Wahrscheinlichkeitsprognosen für Landwirtschaft, Logistik, Energieversorgung und Versicherungen unverzichtbar.
Earth-2 legt den Grundstein für eine neue Generation von Klimarisiko-Anwendungen. Die Vision: integrierte Plattformen, die nicht nur das Wetter, sondern auch die konkreten Risiken für Infrastruktur und Wirtschaftsstabilität vorhersagen.
Indem NVIDIA diese Werkzeuge einer globalen Entwicklergemeinschaft an die Hand gibt, könnte sich grundlegend ändern, wie die Gesellschaft sich auf Wetterereignisse vorbereitet. Der Schritt von passiver Beobachtung zu proaktivem Handman rückt näher.