Was das Modell tut und woran es gemessen wird: WeatherNext Cyclones sagt Zugbahn, Intensität und Windstruktur tropischer Wirbelstürme voraus. Als Vergleichsgrößen nennt der DeepMind-Beitrag ausdrücklich ECMWF-ENS für die Zugbahn und HWRF für die Intensität – „The plots show the 3-day accuracy of ECMWF-ENS track forecasts (a) and HWRF intensity forecasts (b)“. Trainiert wurde auf „nearly 20 terabytes of global atmospheric data“ zuzüglich der historischen IBTrACS-Datenbank mit knapp 5.000 Stürmen. Zur Rechenseite nennt Google zwei Angaben: „We can now generate a single 15-day forecast in less than a minute on a TPU“ und „This year we scaled our ensemble size to 1,000 members“.
Der operative Teil: Beteiligt waren neben Google DeepMind und Google Research das National Hurricane Center, das britische Met Office und das Cooperative Institute for Research in the Atmosphere. Zum Praxiseinsatz schreibt Google: „During the 2025 hurricane season, our model helped the NHC to make a historic forecast for Hurricane Melissa“ – durch die Vorhersage der raschen Verstärkung des Sturms und seines Landfalls auf Jamaika, was dem NHC eine frühere Warnung ermöglichte. Genau solche seltenen, folgenreichen Verläufe („rapid intensification events“) nennt Google als das, was das vergrößerte Ensemble abbilden soll.
Was genau offen ist: Das Repository github.com/google-deepmind/weathernext führt WeatherNext 2, WeatherNext Cyclones in mehreren Ständen (bis 2023, bis 2024, bis 2025) sowie ein leichtgewichtiges WeatherNext Cyclones Mini. Die operativen Varianten arbeiten mit 0,25 Grad Auflösung (rund 28 Kilometer), die Mini-Variante mit 1 Grad (rund 111 Kilometer). Die Lizenz ist geteilt: Colab-Notebooks und der zugehörige Code stehen unter Apache 2.0, alle übrigen Materialien – und damit die Gewichte – unter Creative Commons Attribution 4.0. Das Beispiel-Notebook nutzt standardmäßig die Mini-Variante und läuft auf der kostenlosen v5e-1-Laufzeit; die größeren Modelle verlangen einen v5p-Beschleuniger.
⚠️ Beleglage: Der Nature-Artikel („Operational Tropical Cyclone Forecasting with AI“) ist für unseren automatisierten Abruf nicht erreichbar – die Seite antwortet mit HTTP 303 und leitet auf eine Authentifizierungs-Adresse um. Es ist eine reale Primärquelle, kein toter Link; wir führen sie im Beleg und haben die Aussagen an drei selbst geöffneten Quellen geprüft: dem DeepMind-Beitrag, der Google-Konzernmeldung und einer unabhängigen Wiedergabe bei Engadget. Konkrete Fehlerwerte für Zugbahn und Intensität nennen wir bewusst nicht – sie stehen in den Diagrammen des Beitrags, nicht im Fließtext, und ablesen konnten wir sie nicht. Bis zu einer unabhängigen Nachrechnung bleiben sämtliche Genauigkeitsangaben Aussagen der Autoren; die Begutachtung durch Nature ist dafür ein starkes, aber kein ersetzendes Signal.