Google DeepMind heeft peer-reviewed resultaten gepubliceerd waaruit blijkt dat het WeatherNext AI-weermodel state-of-the-art nauwkeurigheid bereikt bij het voorspellen van tropische cyclonen, waarbij het gemiddeld een volledige dag of meer aan voorspellende doorlooptijd wint ten opzichte van toonaangevende operationele voorspellingssystemen. Het onderzoek verscheen op 6 augustus 2026 in het tijdschrift Nature en Google maakt de modellen naast de publicatie open source.

De doorbraak komt op een moment van intensivering van de berichtgeving over de AI-industrie (https://aibuzzwire.news), waar kunstmatige intelligentie steeds vaker wordt toegepast op belangrijke wetenschappelijke problemen en problemen op het gebied van de openbare veiligheid. Tropische cyclonen hebben de afgelopen 50 jaar meer dan 700.000 doden en 1,4 biljoen dollar aan economische verliezen veroorzaakt, volgens cijfers die in de DeepMind-aankondiging worden aangehaald, waardoor zelfs een bescheiden winst in de voorspelde doorlooptijd gevolgen heeft voor evacuatie en rampenbestrijding.

Een dag aan doorlooptijd gecomprimeerd in één systeem

Het belangrijkste resultaat is de doorlooptijd. Op cyclonen van 2023 tot en met 2025 hebben de voorspellingen van WeatherNext over het spoor, de intensiteit en de windstructuur gemiddeld een dag of meer voordeel ten opzichte van toonaangevende operationele modellen. In praktische termen komt de driedaagse voorspelling overeen met wat eerdere systemen op twee dagen leverden. De onderzoekers beschrijven de verbetering als vergelijkbaar met grofweg een decennium aan operationele meteorologische vooruitgang, samengeperst in één enkel AI-systeem.

Bij cycloonvoorspellingen, waarbij evacuatiebevelen, leveringsfasering en noodverklaringen afhankelijk zijn van uren, is die marge de maatstaf die er het meest toe doet. Het artikel introduceert WeatherNext Cyclones, een AI-model dat voorspellingen maakt over het traject, de intensiteit en de omvang van een tropische cycloon tot 15 dagen vooruit.

Hoe het model werkt

De trainingsgegevens combineerden mondiale atmosferische analyses met de IBTrACS-database van bijna 5.000 historische stormen. Het model maakt gebruik van Functioneel Generatieve Netwerken om waarschijnlijkheidsverdelingen te produceren in plaats van voorspellingen op één punt, en kan worden geschaald naar ensembles met 1000 leden – twintig keer zoveel als de reeksen met 50 leden van het voorgaande systeem. Grotere ensembles kunnen beter zeldzame gebeurtenissen met grote gevolgen vastleggen, zoals snelle intensivering, het gevaarlijke fenomeen waarbij de windsnelheden van een storm plotseling toenemen.

Eén bevinding valt op door wat het uitdaagt. Een hoge ruimtelijke resolutie wordt lange tijd beschouwd als de prijs van nauwkeurige intensiteitsvoorspellingen. WeatherNext Cyclones werkt op inputs van 28 bij 28 kilometer, ongeveer 100 keer grover dan traditionele regionale modellen, en een compacte variant genaamd WeatherNext 2-mini werkt op 111 bij 111 kilometer en presteert nog steeds goed. Het artikel stelt dat hoge resolutie geen strikte voorwaarde is voor state-of-the-art intensiteitsvoorspellingen, en de onderzoekers markeren als een open vraag hoe het model het intensiteitssignaal uit grovere gegevens haalt.

Getest tijdens het orkaanseizoen 2025

De evaluatie vond niet louter retrospectief plaats. Tijdens het Atlantische orkaanseizoen 2025 liep het model parallel aan de operationele workflow van het National Hurricane Center en hielp het voorspellers ver genoeg van tevoren te anticiperen op de snelle intensivering en aanlanding van orkaan Melissa in Jamaica om een ​​vroege waarschuwing te ondersteunen. Het NHC-verificatierapport uit 2025 documenteert de voorspelde prestaties van het seizoen. Dit jaar genereert het systeem 1.000 mogelijke scenario's per cycloon om de besluitvorming van voorspellers te ondersteunen.

Het werk was een samenwerking tussen Google DeepMind en Google Research-wetenschappers en operationele voorspellers van het National Hurricane Center, het Cooperative Institute for Research in the Atmosphere (CIRA) en het Britse Met Office, van wie een aantal co-auteurs zijn van het Nature-artikel.

Drie open-sourcevarianten uitgebracht

De open-source release omvat drie modelvarianten:

  • WeatherNext Cyclones — de versie die liep tijdens het orkaanseizoen van 2025 en waarvan de resultaten in de krant verschijnen
  • WeatherNext 2 — de latere update die Google in oktober 2025 operationeel maakte
  • WeatherNext 2-mini — een compacte versie die draait op een enkele TPU in een gratis Google Colab-notebook

Code en gewichten voor alle drie zijn beschikbaar op GitHub. Een enkele voorspelling van vijftien dagen duurt minder dan een minuut op één TPU, wat betekent dat de beperking voor adoptie nu expertise en integratie is, en niet rekenkracht.

Voorspellingen zijn ook te bekijken op Weather Lab, dat Google heeft uitgebreid van het volgen van cyclonen naar volledige mondiale voorspellingen over temperatuur, neerslag en windsnelheid. Zowel de modellen als het Weather Lab maken deel uit van Google Earth AI, de overkoepelende inspanning van het bedrijf voor het toepassen van machine learning op klimaat- en geospatiale uitdagingen.

Waarom het ertoe doet

Het resultaat versterkt een bredere trend: op AI gebaseerde weermodellen gaan sneller van onderzoeksdemonstraties naar operationele tools dan veel meteorologen hadden verwacht. Door de gewichten open te sourcen en te publiceren in een toptijdschrift positioneert Google WeatherNext als een referentiesysteem waarop nationale meteorologische instanties en onderzoekers wereldwijd kunnen voortbouwen.

Voor gemeenschappen in gebieden die gevoelig zijn voor cyclonen kan een extra waarschuwingsdag het verschil betekenen tussen een ordelijke en een chaotische evacuatie. Naarmate AI-weermodellen steeds volwassener worden, verschuift de concurrentievraag van alleen nauwkeurigheid naar wie voorspellingen het snelst in actie kan vertalen.

Blijf AI een stap voor

Voor meer informatie over hoe kunstmatige intelligentie de wetenschap, de infrastructuur en het dagelijks leven transformeert, volgt u ons breaking AI news berichtgeving. We volgen het onderzoek, de bedrijven en het beleid dat het vakgebied vormgeeft in realtime.

Lees meer AI-nieuws →