Meteorologie: Warum KI Extremwetter schlechter vorhersagt

Wichtige Entwicklungen prägen das Weltgeschehen. Meteorologie Warum KI Extremwetter schlechter vorhersagt Stand: 30. 2026 • 16:20 Uhr KI-Wettermodelle sind häufig schon besser als herkömmliche Vorhersagen: Eine neue Studie zeigt aber: Ausgerechnet Hitzewellen, Kälte und Stürme sagen KI-Systeme deutlich schlechter voraus als klassische Wettermodelle Von Pascal Kiss, SWR Wie wird das Wetter in den kommenden 14 Tagen? Auf diese Frage liefern KI-Wettermodelle im Testbetrieb heute teilweise schon genauere und bessere Antworten als die herkömmlichen Modelle - im Durchschnitt.

Doch es gibt schon länger einen Verdacht: Ausgerechnet bei den extremen, den seltenen Wetterereignissen wie starker Hitze oder heftigen Wintereinbrüchen scheinen die KI-Modelle zu schwächeln. Diesen Verdacht hat ein Forschungsteam des Karlsruher Instituts für Technologie mit internationaler Unterstützung getestet: KI-Modelle von Google und Huawei mussten gegen das Hochleistungsmodell des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersagen antreten. 2026 Studie zu Klimamodellen Erde erwärmt sich seit 2015 wirklich schneller Die Erde hat sich in den vergangenen zehn Jahren deutlich schneller erwärmt als in den Jahrzehnten davor mehr KI tritt gegen Hochleistungsmodell an Die Wettermodelle sollten zum Test das Wetter von 2018 bis 2020 vorhersagen - natürlich ohne die Wetterdaten für die Zukunft zu kennen.

Die Einzelheiten

Dann konnte das Forschungsteam genau analysieren, wie gut die KI-Modelle und das herkömmliche europäische Modell abschneiden. In dem Testzeitraum wurde nur auf extreme Wetterereignisse geschaut, auf die zwei Prozent mit der stärksten Intensität. Und hier war das Ergebnis in der im Fachmagazin Science Advances veröffentlichten Studie eindeutig.

Die KI-Modelle schnitten schlechter ab. Die KI-Modelle haben starke Hitzewellen und extreme Kälte tendenziell unterschätzt. Auch bei den heftigsten Stürmen hat die KI im Vergleich zum konventionellen Wettermodell stärker daneben gelegen.

"Je extremer die Ereignisse, desto stärker unterschätzen die KI-Modelle sie im Vergleich zur herkömmlichen Vorhersage", sagt Sebastian Sippel vom Institut für Meteorologie der Universität Leipzig. Und auch die Häufigkeit von solchen Wetterextremen hat das KI-Modell unterschätzt - stärker als vermutet, sagt Sippel. "Vorhersagen von KI-Modellen haben häufig die Tendenz, Extreme zu unterschätzen.

Was Experten sagen

Dennoch ist meines Erachtens der deutliche Unterschied zwischen KI-Modellen und dem physikalischen Modell bemerkenswert. 2025 Folgen des Klimawandels 157 extreme Wetterereignisse im Jahr 2025 Während die Temperaturen weltweit steigen, werden Dürren, Waldbrände oder Überschwemmungen häufiger. mehr Warum KI-Modelle bei Extremwetter schwächeln KI-Wettermodelle werden mit Daten aus der Vergangenheit trainiert.

Fehlen hier extreme Wetterlagen, ist die KI bei der Vorhersage im Nachteil. Da sind physikalische, also die herkömmlichen Modelle, im Vorteil. Sie kennen alle bekannten Naturgesetze in der Atmosphäre.

Das ist bei KI-Modellen häufig anders.

Die Entwicklung hat international große Aufmerksamkeit erregt; diplomatische Kreise verfolgen sie genau.