Forscher des Google DeepMind haben in Zusammenarbeit mit der US-Behörde NOAA/NWS/NCEP, dem britischen Met Office sowie weiteren akademischen Einrichtungen ein neues KI-gestütztes Wettermodell mit dem Namen WeatherNext Cyclones (WN-C) vorgestellt. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Nature im Jahr 2026 publiziert. Das System dient der operativen Vorhersage tropischer Wirbelstürme und liefert weltweit Ensemble-Prognosen für Zugbahn, Intensität und Ausmaß der Sturmsysteme. WN-C wurde auf der Kombination globaler Wetteranalyse-Daten und einer umfangreichen historischen Sturm-Datenbank trainiert. Im Einsatz generiert das Modell große Ensembles möglicher globaler Wetterszenarien mit einer prognostischen Reichweite von bis zu fünfzehn Tagen. Bei der Evaluation an tropischen Wirbelstürmen der Jahre 2023 bis 2025 zeigte sich, dass WN-C bei der Vorhersage von Zugbahn, Intensität und Windradien im Durchschnitt mehr als einen Tag längere Frühwarnzeiten ermöglicht als die derzeit führenden operativen Vorhersagemodelle. Der damit erzielte Genauigkeitszuwachs entspricht in etwa dem technischen Fortschritt, der in den letzten zehn Jahren durch konventionelle Methoden erreicht wurde. Ein zentrales Ergebnis der Studie ist, dass das KI-Modell mit Eingabedaten arbeitet, die um Größenordnungen gröber sind als die von regionalen Hochrechnungsmodellen verwendeten. Dies widerlegt die lange geltende Annahme, dass hochauflösende atmosphärische Daten für präzise Intensitätsprognosen zwingend erforderlich sind. Die enthaltenen gröberen Daten weisen laut den Autoren ein deutlich höheres Signal für Intensitätsveränderungen auf als bisher angenommen. Darüber hinaus ermöglicht die skalierbare Architektur die Erstellung von Ensembles mit bis zu tausend Mitgliedern. Im Vergleich zu herkömmlichen Fünfzig-Mitglieder-Ensembles lassen sich so seltene und extreme Wetterereignisse statistisch treffsicherer abbilden. Die Integration der WN-C-Prognosen in gewichtete Konsensus-Modelle verbessert die Gesamttreffsicherheit weiter. Durch die Bereitstellung operativer Ensemble-Leitlinien für menschliche Wetterdienstleister markiert das Projekt einen bedeutenden Fortschritt in der digitalen Meteorologie. Ziel der Initiative ist die Verbesserung der Frühwarnsysteme und die rechtzeitige Abgabe von Warnmeldungen, um Katastrophenopfer zu reduzieren und die verheerenden Auswirkungen tropischer Wirbelstürme besser zu mildern. Die Entwicklung vereint dabei Kompetenzen aus der künstlichen Intelligenz, der staatlichen Wetterdienstforschung und der akademischen Klimawissenschaft.