Google DeepMind hat das Modell für künstliche Intelligenz WeatherNext Cyclones veröffentlicht. Es kann die Zugbahn eines tropischen Wirbelsturms, seine Stärke und die Windstruktur im Durchschnitt einen ganzen Tag früher einschätzen als die bisherigen führenden Vorhersagesysteme. Die Dreitagesprognose des neuen Modells ist den Autoren zufolge ebenso gut wie das, was ältere Modelle erst zwei Tage im Voraus leisten konnten. In der Meteorologie, wo Fortschritt in Stunden gemessen wird, handelt es sich um einen Sprung, der sonst etwa zehn Jahre gedauert hätte.
Die Unberechenbarkeit von Wirbelstürmen
Tropische Wirbelstürme, also Hurrikane und Taifune, gehören zu den zerstörerischsten Naturerscheinungen auf dem Planeten. In den vergangenen fünfzig Jahren forderten sie mehr als 700.000 Menschenleben und verursachten Schäden von über einer Billion Dollar. Meteorologen arbeiteten daher lange mit zwei Instrumentensätzen. Globale Modelle erfassen gut, wohin der Sturm zieht, weil die großen atmosphärischen Strömungen seine Richtung bestimmen. Die Stärke im Zentrum des Sturms wird jedoch durch die feine Physik rund um das Auge gesteuert, und dafür wurden spezialisierte regionale Modelle eingesetzt. Beides in einem einzigen System zu verbinden, war bisher niemandem gelungen.
Genau das versuchte das Team von Ferran Alet bei Google DeepMind. Das Modell trainierten sie gemeinsam mit dem US-amerikanischen National Hurricane Center, dem Institut CIRA für Atmosphärenforschung und dem britischen Met Office. Sie trainierten es mit fast zwanzig Terabyte globaler Atmosphärendaten und ergänzten diese um das IBTrACS-Archiv mit Aufzeichnungen von knapp 5.000 historischen Wirbelstürmen. Daten über Wirbelstürme gibt es nur wenige, Wetterdaten hingegen in riesigen Mengen, sodass das Modell beides gleichzeitig bewältigen musste.
Hurrikan Melissa und die Bewährungsprobe unter realen Bedingungen
Die Vorhersagen liefen bereits seit Juni 2025 live auf der Website Weather Lab, sodass das Modell in eine echte Hurrikansaison gelangte. Die Bewährungsprobe folgte Ende Oktober, als sich Melissa in der Karibik bildete.
Als sie erstmals als schwache tropische Tiefdruckzone registriert wurde, waren sich die gängigen Modelle nicht einig. Ein Teil von ihnen erwartete ein schwaches System über Haiti, andere deuteten an, dass der Sturm in Richtung Jamaika stärker werden würde. WeatherNext gab fünf Tage vor dem Auftreffen eine Wahrscheinlichkeit von achtzig Prozent dafür an, dass Melissa Jamaika als Hurrikan der Kategorie fünf treffen würde. Nicht Haiti, kein abgeschwächtes System, sondern den absoluten Höhepunkt der Skala.
Das National Hurricane Center tat auf Grundlage dieser Ergebnisse etwas, was es zuvor noch nie getan hatte: Es sagte voraus, dass ein Sturm mit Windstärken der Kategorie eins bis zur Kategorie fünf anwachsen würde. Melissa traf Jamaika am 28. Oktober tatsächlich als Hurrikan der Kategorie fünf. Rettungsteams hatten dadurch zusätzliche Tage für die Verteilung von Material und die Organisation von Evakuierungen.
Diesem Einsatz unter realen Bedingungen waren Tests mit historischen Daten vorausgegangen, deren Ergebnisse eher Misstrauen als Zuversicht weckten. Kate Musgrave vom Institut CIRA räumt ein, dass niemand diesen guten Zahlen glaubte und man erwartete, dass sie sich im realen Betrieb nicht bestätigen würden. Als das Modell in die Hände der Meteorologen gelangte, hielten die Zahlen stand, was alle überraschte.
Tausend Versionen eines einzigen Sturms
Das Modell arbeitet nicht mit einer einzigen Vorhersage. Statt eines wahrscheinlichsten Szenarios erstellt es eine ganze Bandbreite möglicher Entwicklungen. So soll der Schmetterlingseffekt erfasst werden, bei dem sich eine geringfügige Abweichung am Anfang nach einigen Tagen in einen völlig anderen Sturm verwandelt. Im vergangenen Jahr berechnete das Modell fünfzig Szenarien für jeden Wirbelsturm. Dieses Jahr erstellt es tausend. Laut Musgrave können sich klassische numerische Modelle eine solche Anzahl von Berechnungen mit der verfügbaren Rechenleistung nicht leisten.
Die Geschwindigkeit ist dabei geradezu überraschend. Eine vollständige fünfzehntägige Vorhersage von Zugbahn, Stärke und Windstruktur entsteht in weniger als einer Minute auf einem einzigen TPU-Chip von Google.
Ein Rätsel, das die Autoren selbst nicht gelöst haben
Der interessanteste Teil der Ergebnisse betrifft die Frage, wie detailliert die Daten sind, die das Modell tatsächlich erhält. Es sieht die Atmosphäre über ein Netz von Punkten, die etwa achtundzwanzig Kilometer voneinander entfernt sind. Ein solches Rasterfeld deckt also beispielsweise ganz Prag und seine Umgebung ab. Regionale Modelle, die versuchen, die Stärke eines Sturms zu berechnen, benötigen ein deutlich dichteres Netz, damit ihnen das Hurrikanauge nicht zwischen den Punkten hindurchrutscht. Nach den bisherigen Vorstellungen dürfte sich aus einem derart unscharfen Bild schlicht nicht erkennen lassen, wie stark der Sturm letztlich sein wird.
Trotzdem funktioniert es. Die Autoren der Arbeit schreiben ausdrücklich, dass grobe atmosphärische Daten mehr Informationen über die Intensität eines Sturms enthalten, als bisher angenommen wurde, und dass die Frage, warum die Methode bei einer solchen Auflösung so gut funktioniert, offen bleibt. Das bedeutet nicht, dass die Physik des Sturmauges, das Gelände oder die Küstengeometrie keine Rolle mehr spielen, sondern eher, dass ein Modell, das direkt mit den Eigenschaften von Stürmen trainiert wurde, nützliche Informationen aus dem bereitgestellten Kontext herauslesen kann
Meteorologen bleiben vorsichtig
Mike Brennan, der Direktor des US-amerikanischen National Hurricane Center, bezeichnet das neue Modell als eine gute Ergänzung der Ausstattung, aber nur als eines von vielen Werkzeugen. Er erinnert daran, dass nichts garantiert, dass ein Modell, das sich im vergangenen Jahr oder bei einem bestimmten Sturm bewährt hat, auch in der nächsten Saison das beste sein wird. Offizielle Warnungen werden außerdem weiterhin von staatlichen und örtlichen Wetterdiensten herausgegeben, daran ändert sich nichts.
Niemand will die Menschen aus dem Entscheidungsprozess ausschließen. Ein Hurrikan ist laut Brennan nicht nur eine Vorhersage von Zugbahn und Stärke. Jemand muss die Zahlen in konkrete Auswirkungen übersetzen, denn genau diese töten Menschen. Und selbst ein paar zusätzliche Stunden können seiner Ansicht nach den Ausschlag geben.
Quellen: egamers.io, ndtv.com und wired.com
