Die Wettervorhersage steht vor einem spürbaren Technologiesprung. Nvidia hat mit mehreren neuen Open-Source-KI-Modellen gezeigt, wie stark sich Meteorologie durch moderne KI-Architekturen verändern lässt – schneller, präziser und deutlich energieeffizienter als bisher.
Im Zentrum steht die Earth-2-Plattform, auf der drei spezialisierte Modelle unterschiedliche Zeithorizonte abdecken. Earth-2 Medium Range berechnet Prognosen bis zu 15 Tage im Voraus und verarbeitet dabei eine außergewöhnlich hohe Zahl an Wettervariablen. Für kurzfristige Vorhersagen bis zu sechs Stunden kommt Earth-2 Nowcasting zum Einsatz, das generative KI nutzt, um Satelliten- und Radardaten realistischer auszuwerten als klassische physikbasierte Modelle. Ergänzt wird das Portfolio durch Earth-2 Global Data Assimilation, das atmosphärische Anfangsbedingungen in Sekunden auf GPUs erzeugt – ein Prozess, der bislang Stunden auf Supercomputern benötigte.
Besonders bemerkenswert ist der Effizienzgewinn. Nvidia spricht von Faktoren im dreistelligen bis vierstelligen Bereich bei Geschwindigkeit und Energieverbrauch, etwa beim CorrDiff-Modell. Damit werden hochauflösende Simulationen nicht nur für staatliche Wetterdienste, sondern auch für Energieversorger, Versicherungen und internationale Behörden praktikabel. Dass Organisationen wie der US National Weather Service, die taiwanesische Wetterbehörde oder große Energie- und Versicherungskonzerne bereits testen oder produktiv einsetzen, unterstreicht die Relevanz.
Mit zusätzlichen Ansätzen wie „Climate in a Bottle“ und score-basierter Datenassimilation deutet Nvidia an, wohin die Reise geht: weg von reiner Rechengewalt, hin zu lernenden Systemen, die vorhandene Daten intelligent verdichten und ergänzen. Der Wettbewerb schläft dabei nicht – Google DeepMind und auch der Deutsche Wetterdienst arbeiten an eigenen KI-Lösungen. Für Anwender ist das eine gute Nachricht, denn der Innovationsdruck steigt spürbar.