WeatherNext 2 von Google liefert KI-gestützte Wetterprognosen schneller: bis zu 15 Tage, 4 Updates je 6 Std. In Pixel Weather, Google Maps und Gemini.
© B. Naumkin
Google hat WeatherNext 2 vorgestellt, ein weiterentwickeltes KI-gestütztes Wettermodell mit spürbar höherer Genauigkeit und schnelleren Aktualisierungen. Das System soll die Wetterangaben in Pixel Weather, der Google-Suche, der Gemini-App und Google Maps liefern. Der Schritt wirkt wie eine klare Ansage, Vorhersagen im gesamten Ökosystem standardmäßig über KI abzuwickeln.
Laut dem Unternehmen erstellt WeatherNext 2 Prognosen achtmal schneller als frühere Modelle und liefert vier Aktualisierungen alle sechs Stunden, mit einem Vorhersagehorizont von bis zu 15 Tagen. Zudem übertrifft es WeatherNext 1 bei der Genauigkeit in 99% der meteorologischen Variablen – Temperatur, Niederschlag, Luftdruck, Wind und Luftfeuchtigkeit. Auf dem Papier ist das für eine zweite Generation ein deutliches Plus.
Die zentrale Neuerung ist der Wechsel zu einer Functional Generative Network (FGN)-Architektur, die die in der ersten Version eingesetzten GNN- und Diffusionsmodelle ablöst. Dank Googles TPU-ASICs erzeugt WeatherNext 2 eine vollständige Vorhersage in unter einer Minute; vergleichbare physikbasierte Modelle auf einem Supercomputer benötigen dafür etwa eine Stunde. Diese Tempodifferenz erklärt, warum Google in diesem Bereich stärker auf datengetriebene Methoden setzt.
WeatherNext 2 soll in allen Diensten zum Einsatz kommen, die Wetter anzeigen. In den kommenden Wochen wird das neue System Prognosen in Google Maps einspeisen. Auch Nutzerinnen und Nutzer von Pixel Weather, Gemini und der Google-Suche sollen schrittweise präzisere und stabilere Werte sehen. Die vorsichtige Einführung signalisiert, dass Verlässlichkeit beim Hochskalieren Vorrang hat.
WeatherNext 2 analysiert voneinander abhängige meteorologische Variablen, ohne physikalische Gleichungen auf einem Supercomputer zu lösen; stattdessen sucht die KI in riesigen Datensätzen nach wiederkehrenden Mustern. So lässt sich eine 15-Tage-Prognose in etwa einer Minute erzeugen – und bei Bedarf auch in tausenden unterschiedlichen Szenarien.