WeatherNext By Google
Google DeepMind and Google Research · Sonstiges
WeatherNext By Google ist ein KI-Wettervorhersagemodell und damit ein Wettermodell von Google DeepMind, das Live-Satellitendaten liest und stündliche Wettervorhersagen für die ganze Welt bis zu 5 km Auflösung liefert.
Über WeatherNext By Google
What Is WeatherNext By Google
WeatherNext By Google ist eine Familie von Wettermodellen des maschinellen Lernens, die Google DeepMind und Google Research entwickelt haben. Das aktuelle Modell WeatherNext 3 ersetzt die physikalischen Simulationen, auf denen die klassische Vorhersage beruht, durch ein neuronales Netz, das mit jahrzehntelangen Atmosphärendaten trainiert wurde. Unabhängige Bewertungen von Brightband zählen es zu den genauesten globalen Modellen, die derzeit verfügbar sind.
Der Reiz liegt in Geschwindigkeit und Detailtiefe. Die klassische numerische Wettervorhersage löst riesige physikalische Gleichungen auf Supercomputern und kann bei schnell wechselndem Wetter Stunden hinterherhinken. WeatherNext 3 umgeht diese Verzögerung, weil es Live-Bilder geostationärer Satelliten liest und seine Vorhersage stündlich erneuert. Das zählt, wenn sich am Nachmittag eine Gewitterlinie bildet und Sie wissen wollen, ob sie Ihre Region noch am Abend erreicht.
Die größere Einschränkung: Es ist ein Forschungssystem, kein amtlicher Wetterdienst. Die Ergebnisse kommen mit einem klaren Hinweis. Sie gelten weder als Wetterwarnungen noch als amtliche Vorhersagen, und Google rät davon ab, das Modell bei Unwetter als einzige Quelle zu nutzen. Echtzeitdaten liegen zudem hinter einem Zugangsantrag, Sie können also nicht einfach ohne Anfrage Vorhersagen abrufen.
Getting Started
- Reichen Sie das Datenanfrageformular von WeatherNext mit dem Google-Konto ein, das Sie für Google Cloud, BigQuery oder Earth Engine verwenden.
- Warten Sie auf die Freigabe für die Positivliste, die laut Google meist 5 bis 7 Werktage dauert.
- Wählen Sie eine Plattform: BigQuery für SQL-Analysen, Earth Engine für Kartenarbeit oder Cloud Storage für die Dateien des vollen Ensembles.
- Starten Sie ein Colab-Notebook für den Einstieg, um eine Vorhersage zu laden und Ihre erste Karte zu zeichnen.
- Prüfen Sie das Wetter live in Weather Lab, wenn Sie das Modell einfach in Aktion sehen möchten.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von WeatherNext By Google.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Meteorologen und Vorhersager
- Betreiber erneuerbarer Energien
- Datenwissenschaftler und Entwickler
Aufgaben
- Schnell entstehende Gewitter verfolgen
- Ein Wochenende draußen planen
- Kapazität für saubere Energie planen
- Lokale Vorhersageprodukte bauen
Szenarien
- Ein Energiehändler, der vor einem Gebot die nächsten 48 Stunden Wind prüft
- Ein Forschender, der ein neues Wettermodell gegen eine starke Referenz testet
- Ein kommunales Team, das eine Küste beobachtet, an der die Temperatur über wenige Kilometer schwankt
Wichtigste Funktionen
Stündliche Vorhersagen aus Live-Satellitendaten
WeatherNext 3 liest ein live erstelltes globales Mosaik geostationärer Satelliten als direkte Eingabe. So startet es jede Stunde eine neue Vorhersage, statt auf die Sechs-Stunden-Verzögerung zu warten, die physikalische Modelle ausbremst. Wenn Regen oder eine Front schnell entstehen, verschafft der schnellere Zyklus den Vorhersagern mehr Vorlauf.
Ausgabe in mehreren Auflösungen aus einem Durchlauf
Ein einziger Durchlauf liefert Vorhersagen in mehreren Auflösungen zugleich. Stationsvariablen landen bei 0,05° (rund 5 km), Oberflächenvariablen wie Wind und Meerestemperatur bei 0,1° (etwa 10 km), und dreidimensionale Höhenfelder kommen bei 0,25° (nahe 25 km). Sie wählen die Schicht, die Sie brauchen, nicht die, auf die das Modell festgelegt war.
Training mit echten Stationsdaten
Statt nur aus Reanalysegittern zu lernen, trainiert WeatherNext 3 eigene Köpfe auf rohen Messwerten von Wetterstationen. Das Ergebnis sind Temperatur- und Taupunktausgaben bei 5 km, die besser zu dem passen, was ein Thermometer am Boden anzeigt. Küstengebiete, Täler und Berggemeinden profitieren am deutlichsten.
Feinere Niederschlagsvorhersage
Niederschlag war lange die Schwachstelle von KI-Wettermodellen. WeatherNext 3 wird mit den IMERG-Satellitendaten der NASA und Googles eigener radarbasierter Reanalyse trainiert, und das Unternehmen meldet bis zu 60 % Verbesserung bei einer Niederschlagskennzahl gegenüber IMERG-Referenzen. Google zufolge steigt die Treffsicherheit für Regen am Folgetag in den eigenen Verbraucherprodukten um bis zu 50 % in zuvor wenig verlässlichen Regionen.
Variablen für saubere Energie
Das Modell sagt Windgeschwindigkeiten in 100 Metern Höhe nahe der Rotorhöhe, vollständige Wolkenverteilungen und komplette Felder der Sonneneinstrahlung voraus. Solche Wetterdaten für saubere Energie lassen Netzbetreiber und Entwickler erneuerbarer Anlagen abschätzen, wie viel Strom ein Wind- oder Solarstandort erzeugt, und das mit der Nachfrage abgleichen. Das ist ein engerer Anwendungsfall als die allgemeine Vorhersage, aber ein sehr realer für die Energiebranche.
Zugang über die Werkzeuge von Google Cloud
Die Vorhersagedaten fließen in BigQuery, Earth Engine und Cloud Storage, sodass Sie sie per SQL abfragen, in einer Kartenplattform darstellen oder die rohen Zarr-Dateien für eigene Modelle herunterladen können. Dasselbe Modell versorgt auch das Wetter in Google Search, Gemini, Google Maps und der Wetter-API von Google Maps Platform. WeatherNext 3 liefert keine Modellgewichte mit, der Zugang umfasst also Daten und kein herunterladbares Netz.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Die stündliche Aktualisierung und die 5-km-Auflösung bei Stationen liefern mehr lokales Detail als die Sechs-Stunden-Modelle mit 25 km, die es ablöst.
- Die Live-Satelliteneingabe verringert die Verzögerung, die wechselhafte Variablen wie Regen oder Oberflächentemperatur verzerrt.
- Der Datenzugang ist nach der Freigabe kostenlos und erreicht BigQuery, Earth Engine und Cloud Storage zugleich.
- Die Niederschlagsgenauigkeit steigt spürbar, genau dort, wo KI-Wettermodelle am häufigsten schwächeln.
- Die eigens für saubere Energie gedachten Variablen decken Wind- und Solarplanung ab, die Standardmodelle ignorieren.
Nachteile
- Echtzeitdaten liegen hinter einer Positivliste, und die Freigabe kann 5 bis 7 Werktage dauern, ist also nicht sofort da.
- Google bezeichnet das Modell als experimentell und stellt klar, dass die Ausgaben keine amtlichen Vorhersagen oder Warnungen sind, was jede sicherheitskritische Nutzung einschränkt.
- Die Modellgewichte von WeatherNext 3 sind nicht öffentlich, anders als bei früheren Versionen, Sie können das Netz also nicht selbst hosten.
- Die rohen Ensembledaten zu lesen verlangt Python- oder SQL-Kenntnisse, was alle ausschließt, die nur eine Wetter-App wollen.
Häufige Fragen
Es erzeugt globale Wettervorhersagen per maschinellem Lernen statt per physikalischer Simulation. Die Vorhersagen versorgen Google Search, Maps und Gemini, und Forschende oder Unternehmen können die Rohdaten für eigene Modelle und Produkte abfragen.
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