Wetter 2.0: Microsofts Aurora kennt das Klima von morgen

Aurora analysiert Millionen Daten in Sekunden. Ist das der Anfang vom Ende klassischer Wettervorhersagen?

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Wetterprognosen beeinflussen Landwirtschaft, Logistik, Katastrophenschutz und unseren Alltag. Doch die klassischen Vorhersagemodelle stoßen regelmäßig an ihre Grenzen, besonders bei Extremwetterlagen. Jetzt will Microsoft mit Aurora zeigen, wie präzise, schnelle und globale Wetteranalyse mit KI funktionieren kann. Ist das der Beginn eines neuen meteorologischen Zeitalters?

Aurora als Fundamentmodell für das Klima

Microsoft beschreibt Aurora als ein sogenanntes Foundation Model für das Erdsystem. Es basiert auf über einer Million Stunden atmosphärischer Daten und kombiniert verschiedenste Quellen wie Satellitenbilder, Radarmessungen und Daten von Wetterstationen. Ziel ist eine nahezu Echtzeit-Analyse von Phänomenen wie Luftverschmutzung, Taifunen oder Starkregen.

Aurora kann dabei nicht nur kurzfristige Prognosen liefern. Das System erkennt Muster, die selbst hochauflösende numerische Wettermodelle bislang übersehen. Und das bei drastisch reduzierter Rechenzeit.

Sekundenschnelle Vorhersagen

Im direkten Vergleich mit etablierten Wetterdiensten überzeugt Aurora nicht nur durch Genauigkeit, sondern vor allem durch Tempo. Eine Zehn-Tage-Vorhersage, die sonst Stunden dauert, berechnet Aurora in weniger als einer Minute.

In der Tropensturm-Saison 2022/2023 konnte das Modell etwa fünf Tage im Voraus den exakten Verlauf mehrerer Stürme korrekt vorhersagen. Auch der Sandsturm, der 2022 weite Teile des Irak lahmlegte, wurde von Aurora frühzeitig erkannt. Selbst der Taifun Doksuri, der später die Philippinen traf, wurde vom System vier Tage im Voraus präziser berechnet als durch klassische Methoden.

Integration in den Alltag

Microsoft plant, Aurora in seine Wetterdienste zu integrieren. In der MSN Weather-App soll eine spezielle Version des Modells stündlich aktualisierte Prognosen liefern, inklusive Informationen zur Wolkendecke.

Damit wird KI-Wettervorhersage für Millionen von Nutzern direkt zugänglich. Die Zielsetzung: weniger Überraschungen bei plötzlichen Wetterumschwüngen und bessere Planung im Alltag.

Aurora gegen die Konkurrenz

Auch Google hat mit DeepMind bereits ein KI-Wettersystem namens WeatherNext im Einsatz. Doch laut einer in „Nature“ veröffentlichten Studie liegt Aurora in 92 Prozent der untersuchten Parameter vorn.

Während viele klassische Modelle Schwierigkeiten bei der Feinkörnigkeit der Vorhersage zeigen, überzeugt Aurora durch konsistente Genauigkeit über mehrere Zeiträume hinweg.

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