WeatherNext 3: Googles KI-Modell verbessert Regenprognosen um 50%
Veröffentlicht am: 03.09.2026 um 23:44 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Google DeepMind und Google Research haben mit WeatherNext 3 die neueste Generation ihres globalen KI-Wettermodells vorgestellt. Das System gilt als die bislang fortschrittlichste Entwicklung des Unternehmens in diesem Bereich und liefert stündliche Vorhersagen mit einer deutlich erhöhten räumlichen Auflösung.
Für die Variablen Temperatur und Feuchtigkeit erreicht das Modell eine Auflösung von 5 Kilometern, während andere Oberflächenvariablen mit 10 Kilometern und atmosphärische Variablen mit 25 Kilometern berechnet werden.
Technologische Neuerungen und Datenverarbeitung
Ein wesentliches Merkmal von WeatherNext 3 ist die Verwendung von Live-Beobachtungsdaten geostationärer Satelliten für die Erstellung stündlicher globaler Prognosen. Nach Angaben der Entwickler handelt es sich um das erste Modell dieser Art, das rohe Satellitendaten direkt verarbeitet.
Im Vergleich zum Vorgängermodell WeatherNext 2 verfügt die neue Version über eine 2,4-mal höhere Anzahl an Parametern. Zudem konnte die globale Auflösung insgesamt um das Fünffache gesteigert werden.
Neben der räumlichen Präzision wurde auch die zeitliche Relevanz der Daten optimiert. Durch die neue Architektur konnte das sogenannte Informationsalter der Vorhersagen – die Zeitspanne zwischen Datenerfassung und Bereitstellung der Prognose – von bisher etwa sieben Stunden auf nun drei bis vier Stunden nahezu halbiert werden. Zur Verbesserung der Vorhersagen für Regen und Schnee greift das System verstärkt auf Echtzeitdaten zurück.
Steigerung der Vorhersagegenauigkeit bei Niederschlägen
Besonderes Augenmerk bei der Entwicklung lag auf der Prognose von Niederschlägen. Laut Google bietet WeatherNext 3 eine um bis zu 50 Prozent höhere Genauigkeit bei Niederschlagsvorhersagen für die tägliche Planung. Die signifikantesten Verbesserungen seien dabei in Regionen zu verzeichnen, für die Wetterdaten historisch als weniger zuverlässig galten.
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Im direkten Vergleich mit etablierten Systemen und Messmethoden weist das Modell deutliche Steigerungen auf. Die Genauigkeit bei Niederschlägen verbesserte sich gegenüber IMERG um bis zu 60 Prozent und gegenüber MRMS um 30 Prozent.
Im Vergleich zu herkömmlichen Regenmessern liegt die Steigerung bei 10 Prozent. In internen Bewertungen zur Regenprognose übertrifft WeatherNext 3 die Ergebnisse des Vorgängermodells um 60 Prozent und schneidet zudem besser ab als andere Modelle im Rahmen der Operational WeatherBench.
Einsatzgebiete und Systemintegration
Über die allgemeine Wettervorhersage hinaus bietet das Modell spezialisierte Daten für den Sektor der erneuerbaren Energien. So liefert WeatherNext 3 Prognosen für Winde in Turbinenhöhe sowie für die Sonneneinstrahlung, was für den Betrieb von Windkraft- und Photovoltaikanlagen von Bedeutung ist.
Google integriert das Modell unmittelbar in sein bestehendes Produktportfolio. Die Daten von WeatherNext 3 kommen in der Google-Suche, im KI-Assistenten Gemini sowie in Google Maps zum Einsatz. Zudem steht das Modell über die Maps Platform Weather API und die Earth Engine für externe Anwendungen und Entwickler zur Verfügung.
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Erprobung und Validierung
Aktuell wird das Modell im Rahmen einer Testphase von der Organisation Open Climate Fix erprobt. Es ist jedoch zu beachten, dass die von Google veröffentlichten Ergebnisse zur Leistungsfähigkeit von WeatherNext 3 bislang noch keiner unabhängigen Verifizierung durch externe Institutionen unterzogen wurden. Eine solche Validierung steht zum gegenwärtigen Zeitpunkt noch aus.
