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Kurzfassung
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Quellen
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Google DeepMind und Google Research haben am 17. November 2025 das KI-Modell WeatherNext 2 veröffentlicht. Das neue System erstellt Wetterprognosen achtmal schneller als sein Vorgänger und bietet eine stundengenaue Auflösung. Durch die Berechnung hunderter paralleler Szenarien erreicht das Modell eine um 99,9 Prozent höhere Genauigkeit bei Temperatur und Wind.







DeepMind Google – WeatherNext 2

9to5Google – WeatherNext 2 is Google's most accurate forecasting model

TechBuzz AI – Google DeepMind Unveils WeatherNext 2 - 8x Faster AI Weather Forecasting

Bloomberg – DeepMind's Latest AI Weather Model Targets Energy Traders


Google DeepMind und Google Research haben am 17. November 2025 mit WeatherNext 2 ihr bislang leistungsfähigstes Wettermodell vorgestellt. Das System erstellt Prognosen achtmal schneller als der Vorgänger und liefert dabei eine stundengenaue Auflösung. Die KI setzt neue Standards bei der Vorhersagegenauigkeit von Temperatur, Wind und Luftfeuchtigkeit. Massive Beschleunigung der Prognosen Die Geschwindigkeit moderner Wettermodelle bestimmt oft ihren Nutzen bei schnell aufziehenden Extremwetterlagen. WeatherNext 2 verkürzt die Rechenzeit drastisch. Das Modell generiert komplexe Vorhersagen in einem Bruchteil der Zeit, die herkömmliche physikalische Simulationen benötigen. Google gibt an, dass der Prozess nun achtmal schneller abläuft als bei der vorherigen Version. Nutzer erhalten Daten in einer zeitlichen Auflösung von bis zu einer Stunde. Diese Frequenz erlaubt eine nahezu lückenlose Überwachung dynamischer Wetterfronten. Meteorologen reagieren dadurch früher auf kurzfristige Änderungen in der Atmosphäre.


Wahrscheinlichkeiten statt starrer Daten Der größte technische Sprung liegt in der Art der Berechnung. Das Modell sagt nicht nur ein einzelnes Ergebnis voraus. Es simuliert hunderte mögliche Szenarien aus einem einzigen Ausgangspunkt. Dieser Ansatz nennt sich probabilistische Vorhersage. Die KI bewertet dabei die Wahrscheinlichkeit verschiedener Wetterentwicklungen parallel. Unsicherheiten in der Prognose werden so transparent und messbar. Entscheidungsträger im Katastrophenschutz erhalten dadurch ein klareres Bild über mögliche Risikoszenarien. Das System erkennt Muster in riesigen Datensätzen, die dem menschlichen Auge oder klassischen Formeln oft verborgen bleiben. Präzision für kritische Sektoren Die gesteigerte Rechenleistung schlägt sich direkt in der Qualität der Daten nieder. Im direkten Vergleich zum Vorgängermodell stieg die Genauigkeit bei Kernvariablen wie Temperatur, Windgeschwindigkeit und Luftfeuchtigkeit um 99,9 Prozent. Diese Präzision zielt nicht nur auf den Endverbraucher ab. Energiehändler nutzen solche exakten Daten, um Schwankungen bei Wind- und Solarenergie vorherzusehen. Auch Google Maps integriert die neuen Funktionen für genauere Reiseplanungen. Die Veröffentlichung markiert einen wichtigen Schritt weg von reinen Physik-Simulationen hin zu KI-gestützten Hybridmodellen in der Meteorologie.

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