Ein Wochenende steht bevor – doch wird die Sonne scheinen? Wer diese Frage mit Wetter-Apps am Handy beantworten will, wird bei instabilen Wetterlagen oft enttäuscht. Die Prognosen ändern sich ständig und treffen selten ein.
Klassische Wettervorhersagen basieren auf physikalischen Gleichungen. Größen wie Luftdruck, Temperatur und Luftfeuchtigkeit werden an Millionen Punkten berechnet. Je kleiner das Raster, desto genauer die Prognose – aber auch der Rechenaufwand steigt enorm.
Wie "heise.de" berichtet, setzen Tech-Konzerne wie Google, Microsoft und Huawei auf einen anderen Ansatz: Ihre KI-Modelle lernen aus historischen Wetterdaten und erkennen Muster. Das geht viel schneller und braucht weniger Rechenleistung. Der Deutsche Wetterdienst nutzt seit März 2026 erstmals ein KI-gestütztes Modell.
Die Künstliche Intelligenz hat allerdings eine Schwäche: Bei Extremwetterereignissen mit Rekordtemperaturen oder -niederschlägen sind klassische Modelle besser. Der Grund: KI kann nur Muster erkennen, die sie aus vergangenen Daten gelernt hat. Bei noch nie dagewesenen Extremen versagt sie.
Ein Team des Karlsruher Instituts für Technologie fand heraus, dass KI-Modelle die Intensität von Hitze-, Kälte- und Windrekorden generell unterschätzen. Für Frühwarnsysteme kann das gefährlich werden.
Für den Alltag und das kommende Wochenende sind KI-Wetterprognosen durchaus brauchbar. Google-Prognosen sollen in 90 Prozent der Fälle genauer sein als konventionelle Vorhersagen. Bei Unwetterwarnungen solltest du aber auf offizielle Stellen wie die ZAMG vertrauen.
Die 14-Tage-Grenze für brauchbare Wetterprognosen gilt übrigens weiterhin – auch KI kann den Schmetterlingseffekt nicht austricksen.
