Windborne Systems: KI-Wettermodell übertrifft staatliche Vorhersagen

Windborne Systems, gegründet 2019 in Palo Alto von Stanford-Absolventen unter CEO John Dean, hat ein KI-basiertes Wettervorhersagemodell entwickelt, das bestehende staatliche und andere KI-Modelle in der Genauigkeit übertrifft.

WeatherMesh: Transformer-basiertes Vorhersagemodell

Das Modell „WeatherMesh“ (WM-6) basiert auf Transformer-Architekturen und läuft auf GPUs. Es wurde mit historischen atmosphärischen Daten trainiert und wird durch Echtzeitdaten der eigenen Ballonflotte kontinuierlich aktualisiert.

WeatherMesh übertrifft das hochauflösende deterministische Modell (HRES) des ECMWF über alle betrachteten Variablen und Vorlaufzeiten von 1 bis 10 Tagen. Die Verbesserung zeigt sich besonders deutlich bei Oberflächenvariablen wie der 2-Meter-Temperatur sowie im längeren Vorhersagebereich von 7 bis 10 Tagen.

Im Vergleich zu Googles GraphCast erreicht WeatherMesh eine bessere Vorhersage der geopotenziellen Höhe auf 500 hPa. Gegenüber dem ECMWF-Ensemble (ENS) zeigt es ebenfalls eine höhere Genauigkeit im Ensemble-Mittel bei Fünf-Tages-Vorhersagen. Das Modell liefert stündliche Auflösung, während viele vergleichbare KI-Modelle nur sechsstündliche Schritte berechnen.

WeatherMesh prognostiziert unter anderem Temperatur, Luftdruck, Wind, Taupunkt, Bewölkung, einfallende Strahlung und Niederschlag. Eine Zehn-Tages-Vorhersage wird in unter 60 Sekunden auf einer einzelnen GPU berechnet – mehr als 1.000-mal schneller als traditionelle physikbasierte Modelle. Die Berechnung ist sogar auf einem Gaming-Laptop möglich.

Atlas: Globale Ballonkonstellation

Die Datengrundlage liefert die „Atlas“-Ballonflotte. Diese autonomen, steuerbaren Ballons erreichen eine durchschnittliche Flugdauer von 12 Tagen, mit Rekorden bis zu 77,5 Tagen. Sie sammeln deutlich mehr Daten als herkömmliche Radiosonden und erstellen multiple vertikale Profile bis in die Stratosphäre.

Die Konstellation erfasst Daten über weite Teile der Erdoberfläche, insbesondere über Ozeanen und abgelegenen Regionen. Jeder Ballon kostet etwa 1.000 US-Dollar. Windborne Systems plant, die Flotte bis 2028 auf 10.000 gleichzeitig aktive Einheiten zu erweitern.

Kooperation mit staatlichen Stellen

Die National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) kauft seit 2025 Sensordaten der Atlas-Ballons, um bestehende Datenlücken zu schließen. Die Daten werden über das Globale Telekommunikationssystem (GTS) der WMO verteilt und in das Globale Vorhersagesystem (GFS) der NOAA integriert.

Studien der NOAA belegen, dass die Einbindung der Windborne-Daten die Genauigkeit physikbasierter Modelle verbessert. Das eigene KI-Data-Assimilation-System von Windborne zeigt ebenfalls Vorteile gegenüber klassischen Verfahren.

Zu den weiteren Partnern zählen die US Air Force und das Office of Naval Research. Das Unternehmen hat bis Juni 2024 insgesamt 25 Millionen US-Dollar eingeworben, davon 15 Millionen in einer Serie A unter Führung von Khosla Ventures. Der Annual Recurring Revenue (ARR) lag 2024 bei 8,5 Millionen US-Dollar.

Quelle: TechCrunch AI

FAQ

Welche staatlichen Modelle übertrifft WeatherMesh?
WeatherMesh übertrifft das ECMWF HRES-Modell sowie in bestimmten Metriken Googles GraphCast und das ECMWF-Ensemble (ENS).

Wie lange fliegen die Atlas-Ballons im Durchschnitt?
Die Ballons erreichen eine durchschnittliche Flugdauer von 12 Tagen, mit dokumentierten Maximalwerten von 77,5 Tagen.

Kann WeatherMesh auf normaler Hardware betrieben werden?
Ja. Das Modell kann eine Zehn-Tages-Vorhersage in unter 60 Sekunden auf einer einzelnen GPU berechnen und läuft sogar auf einem Gaming-Laptop.