WeatherNext 3: Googles KI sagt Regen genauer vorher
Das neue Modell rechnet Kernvariablen auf 5 Kilometer genau und stündlich; Google meldet zudem eine um 60 Prozent bessere Niederschlagsprognose.
Symbolbild: An einer Wetterstation dreht sich die Radarkuppel, während eine Technikerin im Nieselregen einen Sensorarm nachjustiert.
Google hat WeatherNext 3 ausgerollt, ein KI-Wettermodell, das Kernvariablen stündlich und auf 5 Kilometer genau berechnet und Regen nach Unternehmensangaben 60 Prozent besser trifft als der Vorgänger.
Auf einen Blick
- WeatherNext 3 wurde am 03.09.2026 angekündigt, entwickelt von Google DeepMind und Google Research.
- Auflösung bei Kernvariablen: 5 Kilometer, Aktualisierung im Stundentakt statt im üblichen Sechs-Stunden-Raster.
- Das Modell hat 2,4-mal so viele Parameter wie WeatherNext 2.
- Gemessen im Operational WeatherBench, laut Google vor Modellen von Microsoft und Nvidia sowie vor NWS und ECMWF.
- Die Werte fließen in Google Suche, Google Maps und Gemini ein, über Google Cloud auch in Forschungsprojekte.
Google hat sein KI-Wettermodell auf WeatherNext 3 gehoben. Kernvariablen wie Temperatur, Windgeschwindigkeit und Luftfeuchte berechnet das System nach Firmenangaben auf 5 Kilometer genau und im Stundentakt. Üblich ist bisher ein Sechs-Stunden-Raster. Bei Regen nennt Google eine um 60 Prozent bessere Vorhersage als bei WeatherNext 2.
Was technisch neu ist
WeatherNext 3 hat 2,4-mal so viele Parameter wie der Vorgänger. Entwickelt wurde es von Google DeepMind gemeinsam mit Google Research, angekündigt am 03.09.2026.
Neben Regen soll auch die Vorhersage von Schneefall genauer werden. Google selbst spricht von einer bisher unerreichten Auflösung.
Wie Google die Verbesserung misst
Als Prüfstand dient das Operational WeatherBench. Dort sieht Google sein Modell vor KI-Systemen von Microsoft und Nvidia sowie vor den eigenen Vorgängerversionen. Auch gegenüber den klassischen Vorhersagen des US-Wetterdienstes und des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage reklamiert das Unternehmen einen Vorsprung.
Diese Zahlen stammen sämtlich von Google. Eine unabhängige Nachrechnung liegt bislang nicht vor. Wie groß der Vorsprung im Alltagsbetrieb ausfällt, ist damit offen.
Wo die Werte landen
Die Prognosen sollen in Google Suche, Google Maps und Gemini einfließen. Über Google Cloud stehen sie zusätzlich Nutzerinnen, Nutzern und Forschungsgruppen zur Verfügung. Samier Merchant, Senior Staff Engineer bei Google, beschreibt es als das erste Mal, dass einige der Kernvariablen direkt viele Google-Produkte speisen.
Warum Google auf maschinelles Lernen setzt
Klassische Wettervorhersage rechnet physikalische Gleichungen auf Supercomputern durch. Ferran Alet, Staff Research Scientist Manager bei DeepMind, begründet den anderen Weg damit, dass maschinelles Lernen genau auf das eigentliche Problem ziele: verrauschte Physik aus unvollständigen Informationen anzunähern.
Für Leserinnen und Leser ändert sich zunächst wenig Sichtbares. Das Modell wechselt im Hintergrund, die Wetterkarte in der App bleibt dieselbe.
Häufige Fragen
Was ist WeatherNext 3?
Das aktuelle KI-Wettermodell von Google DeepMind und Google Research, angekündigt am 03.09.2026 als Nachfolger von WeatherNext 2.
Wie genau ist WeatherNext 3?
Google gibt 5 Kilometer Auflösung bei Kernvariablen, stündliche Aktualisierung und eine um 60 Prozent bessere Regenvorhersage als WeatherNext 2 an. Unabhängig geprüft ist das nicht.
Wo kann ich die Vorhersagen nutzen?
In Google Suche, Google Maps und Gemini; über Google Cloud auch als Datenzugang für Entwicklung und Forschung.
