Google hat seinen Wettervorhersagemodell mit einer neuen KI-Generation, WeatherNext 2, erheblich verbessert und nun erstmals die Vorhersagen als zentrales Produktmerkmal für Nutzer und Unternehmen ausbauen. Im Gegensatz zu früheren experimentellen Ansätzen setzt Google nun auf eine praktische, skalierbare Lösung, die schneller und genauer als traditionelle physikbasierte Modelle arbeitet. Der neue Ansatz nutzt eine Funktionsgenerative Netzwerk-Strategie (FGN), die es ermöglicht, innerhalb von weniger als einer Minute – auf einem einzigen TPU-Chip – Hunderte mögliche Wetterentwicklungen aus einer einzigen Ausgangssituation zu generieren. Dies entspricht einem Geschwindigkeitsvorteil von bis zu achtfach gegenüber dem vorherigen Modell und erlaubt Vorhersagen bis zu 15 Tage im Voraus mit stündlicher Auflösung. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die die Atmosphäre durch komplexe physikalische Gleichungen simulieren und Stunden auf Supercomputern benötigen, lernt WeatherNext 2 aus historischen Wetterdaten Muster und erkennt kausale Zusammenhänge, wodurch die Rechenlast deutlich sinkt. Die Integration von gezielter Zufälligkeit (Noise) in das Modell ermöglicht es, vielfältige Szenarien in einem einzigen Durchlauf zu erzeugen – ein entscheidender Fortschritt für Unsicherheitsanalyse und Risikobewertung. Die Vorhersagen sind laut Google zu 99,9 Prozent genau bei der Prognose von Variablen wie Temperatur, Windgeschwindigkeit oder Niederschlag. Diese Genauigkeit und Geschwindigkeit sollen besonders Unternehmen in Energiewirtschaft, Landwirtschaft, Logistik und Transport nutzen, um präzise Entscheidungen zu treffen – etwa zur Optimierung von Energieerzeugung oder Lieferketten. Google integriert WeatherNext 2 bereits in Produkte wie Maps, Search, Gemini und Pixel Weather, und bietet zudem einen Early-Access-Programm für maßgeschneiderte Modelle an. Zusätzlich steht das Wetterdatenangebot über Google Earth Engine für geospatialen Analysen und BigQuery für große Datenmengen zur Verfügung. Die Entwicklung steht im Wettbewerb zu anderen KI-Wetterprojekten wie denen des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersagen (ECMWF), Nvidia, Huawei und anderen. Doch Google positioniert sich mit seiner Kombination aus Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Integration in bestehende Cloud- und Nutzerplattformen als führend. Branchenexperten sehen in der Technologie eine Schlüsselinnovation für klimaresiliente Systeme und datengestützte Entscheidungsfindung. Die Erfolgsaussichten hängen jedoch auch von der kontinuierlichen Verbesserung der Datenqualität und der Fähigkeit ab, komplexe Extremwetterereignisse präzise vorherzusagen. Google DeepMind und Google Research arbeiten weiter an der Skalierung und Anpassung des Modells, um es für globale Anwendungen nutzbar zu machen.