KI macht Wetter: Wie Künstliche Intelligenz Wettervorhersagen verändert

Wettervorhersagen werden durch Künstliche Intelligenz zunehmend schneller – und in bestimmten Bereichen auch präziser. Neue Modelle, die von großen Technologiekonzernen entwickelt wurden, setzen dabei nicht auf klassische physikalische Simulationen, sondern auf datenbasierte Vorhersagen mithilfe von maschinellem Lernen.

Im Vergleich zu traditionellen Wettermodellen können KI-Systeme in kürzester Zeit große Datenmengen verarbeiten. Prognosen, die bisher mehrere Stunden Rechenzeit benötigten, lassen sich mithilfe von KI oft in wenigen Minuten erzeugen. Vor allem kurzfristige Vorhersagen – also für die nächsten ein bis zwei Tage – profitieren bereits deutlich von dieser neuen Technologie.

Die Systeme basieren auf historischen Wetterdaten und aktuellen Messwerten. Statt physikalische Prozesse exakt nachzubilden, erkennen sie Muster in den Daten und berechnen daraus mögliche Entwicklungen. Das macht sie besonders interessant für Situationen, in denen schnelle Entscheidungen gefragt sind – etwa bei Sturmwarnungen oder Extremwetterlagen.

Trotz des technischen Fortschritts ersetzen diese Modelle herkömmliche Verfahren bislang nicht vollständig. Denn während KI in der Lage ist, sehr genaue Ergebnisse zu liefern, fehlt oft das physikalische Verständnis hinter den Prognosen. Das bedeutet: Die Systeme sagen mit hoher Wahrscheinlichkeit, was passiert – aber nicht zwingend, warum es passiert.

Für Unternehmen, Organisationen und öffentliche Einrichtungen zeigt sich hier ein typischer Anwendungsfall von Künstlicher Intelligenz: Überall dort, wo große Datenmengen vorliegen und schnelle Entscheidungen gefragt sind, kann KI wertvolle Unterstützung leisten. Wichtig bleibt dabei ein verantwortungsvoller Umgang – mit technischer und menschlicher Kontrolle.