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KI-Modelle gegen klassische Wettervorhersage: Wer liefert die bessere Prognose?


Regnet es am Wochenende oder scheint die Sonne? Instabile Wetterlagen wie jetzt gerade machen die Wettervorhersage besonders unzuverlässig. Wie KI-Modelle hier Abhilfe schaffen – und wo ihre Grenzen liegen.

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Ein langes Mai-Wochenende steht an – eigentlich ideal für Freiluftaktivitäten. Aber wird tatsächlich die Sonne scheinen? Wer diese Frage derzeit mit Wetter-Apps auf dem Smartphone beantwortet, wird oft enttäuscht. KI-Modelle wie Graphcast von Google, Aurora von Microsoft oder Pangu Weather von Huawei versprechen ähnlich gute oder sogar bessere Ergebnisse, die wesentlich schneller berechnet werden.

Was ist der Unterschied zwischen konventionellen Modellen und KI-Modellen? Was taugen die neuen Modelle und wo werden sie eingesetzt? Und können Sie KI-Modelle nutzen, um das lange Wochenende vielleicht doch mit ein wenig mehr Sicherheit zu planen? Wir beantworten die wichtigsten Fragen.

Wie funktionieren Wettervorhersagen?

Konventionelle Wettermodelle beschreiben die zeitliche – also zukünftige – Entwicklung von Druck, Temperatur und Luftfeuchtigkeit ausgehend von aktuell gemessenen Werten mithilfe von physikalischen Gleichungen.

Der britische Mathematiker Lewis Fry Richardson kam bereits Anfang des zwanzigsten Jahrhunderts auf die Idee, dass es möglich sein müsste, mithilfe von physikalischen Gesetzmäßigkeiten das Wetter vorherzusagen. Bis dahin verließen sich die Meteorologen weitgehend auf Erfahrung und Beobachtung und entwickelten empirische Modelle auf der Basis der Entwicklung ähnlicher, bekannter Wetterlagen. Weil es damals aber noch keine Computer gab, musste Richardson seine Berechnungen von Hand durchführen – was länger dauerte als die Reichweite seiner Vorhersage. Außerdem waren die Messdaten, die er in seine Berechnungen steckte, äußerst lückenhaft. Seine Vorhersagen für Luftdruckänderungen lagen also weit neben den tatsächlichen Messungen. Die Arbeiten gelten dennoch als bahnbrechend für die moderne Meteorologie.

Die physikalischen Gleichungen geben an, wie stark sich Größen wie Luftdruck, Temperatur und Luftfeuchtigkeit in Abhängigkeit voneinander ändern – das ergibt miteinander gekoppelte Differenzialgleichungen. Um zu berechnen, wie das Wetter wird, müssen diese Gleichungen numerisch integriert werden. Das passiert an den Knotenpunkten eines räumlichen Gitters in festen Zeitschritten. Wie präzise ein Wettermodell ist, hängt also davon ab, wie klein das Raster ist. Allerdings steigt auch der Rechenaufwand, je engmaschiger das Gitter ist.

Regionale Wettermodelle mit kleinen Gitter-Abständen berechnen daher in der Regel nur kurzfristige Vorhersagen. Das Wettermodell COSMO-DE des Deutschen Wetterdienstes etwa verwendet ein Raster von 2,8 × 2,8 Kilometer mit 50 Höhenschichten. Wolken, die jedoch meist kleiner als solche Zellen sind, müssen daher „parametrisiert“ werden – sie tauchen nur in der Anpassung einzelner Modellparameter auf. Deshalb sind Vorhersagen auch immer dann besonders ungenau, wenn sich in einer größeren Luftströmung kleinräumige Störungen befinden.

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Vorhersagehorizont 14 Tage

Je weiter eine Wettervorhersage in die Zukunft rechnet, desto mehr addieren sich zudem Fehler und Ungenauigkeiten. Ein Vorhersagehorizont von 14 Tagen gilt noch immer als eine Art Schallmauer.

Die Regel, dass Wettervorhersagen nur etwa bis 14 Tage brauchbar sind, geht auf den amerikanischen Mathematiker und Meteorologen Edward Lorenz zurück. Lorenz untersuchte Anfang der 1960er Jahre die Möglichkeiten der numerischen Wettervorhersage in einem stark vereinfachten System – einer sogenannten Konvektionszelle. Das ist ein Luftvolumen, das von unten gleichmäßig erwärmt wird. Die warme Luft steigt auf, kühlt ab und strömt dann wieder nach unten. Dabei entdeckte er, dass schon kleine Ungenauigkeiten in den Anfangswerten nach einiger Zeit große Ungenauigkeiten in der Vorhersage bewirkten. Lorenz vermutete daher, dass auch bei beliebig genau gemessenen Anfangswerten der Zeithorizont der Vorhersage begrenzt sein würde. Die Chaostheorie lieferte später die theoretische Unterfütterung für diesen sogenannten „Schmetterlingseffekt“. Kurz: Wettermodelle sind chaotische Systeme.



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Apple blockt russische Messenger – Russland rät Bürgern zu Android


Weil Apple jetzt wichtige russische Social-Media-Apps und Messenger in iOS blockiert, empfiehlt Russlands Regierung, auf Android umzusteigen. Seit Kurzem sind unter anderem die russische Social-Media-App VKontakte (VK) und Russlands staatlicher Messenger Max nicht mehr im App Store verfügbar.

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Wie das gleichnamige Unternehmen hinter VK mitteilt, sind VKontakte und andere Apps des Unternehmens seit dieser Woche nicht mehr im App Store verfügbar, berichtet die Moscow Times. Apple schneide damit Millionen von Nutzern von dem beliebten Dienst ab, kritisiert VK. Wer die Apps schon auf seinen Apple-Geräten installiert hat, könne diese zwar weiter nutzen, erhalte aber keine Push-Nachrichten mehr. Gründe für den Schritt nennt Apple nicht. VK-Chef Vladimir Kiriyenko ist der Sohn des Kreml-Beraters Sergei Kiriyenko. Gegen zweiteren haben sowohl die EU, Großbritannien als auch die USA Sanktionen verhängt. Womöglich rührten daher Apples jüngste Blocking-Bemühungen.

Max-Blockade: Apple verweist auf Sanktionen

Mit dieser Begründung ging Apple Anfang Juni bereits genau so gegen Russlands staatlichen Messenger Max vor, der ebenfalls zu VK gehört. Gegenüber der BBC verwies Apple hier auf die Einhaltung von Sanktionen, die damit gewährleistet werden soll. Um welche Sanktionen es genau geht, sagte Apple nicht. Max ist die von der russischen Regierung forcierte Alternative zu WhatsApp, das von Max abgelöst werden soll. Der staatliche Messenger muss mittlerweile auf allen in Russland verkauften Smartphones vorinstalliert sein, derweil ist der Zugriff auf WhatsApp und Telegram massiv eingeschränkt. In Russland befürchten viele, über Max ausgespäht zu werden. Immer wieder kommen in Max auch versteckte Funktionen zur weitreichenden Überwachung ans Licht.

Über Telegram äußerte sich auch Kreml-Sprecher Dmitry Peskov zum Apple-Aus für Max und VK-Apps. Die Regierung wolle nun mit Apple Kontakt aufnehmen, um die Hintergründe zu klären. Apples Entscheidung, die betroffenen Apps zu blockieren, bezeichnete Peskov als „seltsam“. Nach dem Austausch mit Apple wolle die Regierung entscheiden, ob sie mit Apple „weiter zusammenarbeiten wolle“. Sein Rat an die Nutzer indes: „Wechseln sie zu Android“.


(nen)



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Display-Ratgeber: Die besten Bildschirme für den Mac


Wer als Mac‑Nutzer einen passenden Monitor sucht, verliert schnell den Überblick. Das Angebot ist riesig, viele Displays ähneln sich auf den ersten Blick. Doch macOS reagiert manchmal empfindlich auf Pixeldichte und Skalierung, und Apples Anschlussphilosophie schränkt die Auswahl zusätzlich ein. Welcher Monitor harmoniert wirklich gut mit dem Mac, wie viel sollte man investieren – und auf welche Eigenschaften kommt es besonders an? Wir ordnen das Marktangebot nach Bildschirmgrößen, Auflösungen und Preisklassen ein, erklären die Mac-spezifischen Stolperfallen und sagen, wo sich Aufpreise lohnen – und wo nicht.

  • Der Mac stellt andere Anforderungen an Monitore als ein Windows-PC.
  • Relevante Unterschiede betreffen Pixeldichte, Skalierung und Anschlüsse.
  • Der Artikel zeigt, wo das Geld gut angelegt ist – vom günstigen Zweitschirm bis zum farbtreuen Monitor für Medienarbeit.

Im Folgenden gehen wir die entscheidenden Kaufkriterien durch. Unsere Empfehlungen gelten für Macs mit Apple-Silicon-Chip; Intel-Macs berücksichtigen wir in diesem Ratgeber nicht. Am Ende des Artikels empfehlen wir einige Monitore, die sich in Tests von Mac & i und c’t bewährt haben.

Größe und Seitenverhältnisse

Prüfen Sie zunächst, wie viel Platz in der Höhe und der Breite auf Ihrem Schreibtisch zur Verfügung steht. Außerdem sollten Sie einen gewissen Sitzabstand einhalten. Bei Monitoren bis 27 Zoll sollte der Abstand zum Auge zwischen 50 und 90 Zentimetern liegen. Bei größeren Displays gilt ein Abstand von wenigstens einem Meter als angebracht.


Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Display-Ratgeber: Die besten Bildschirme für den Mac“.
Mit einem heise-Plus-Abo können Sie den ganzen Artikel lesen.



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Agentic AI: Konferenz zu Legacy-Migration und den Herausforderungen fürs Team


Der Einsatz von KI in der Softwareentwicklung hat sich in den letzten Jahren von der Generierung einfacher Funktionen mit Copilot und Co. zu agentischen Systemen entwickelt.

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Die Online-Konferenz betterCode() Agentic AI widmet sich am 6. Oktober 2026 zwei zentralen Themen im Zusammenhang mit KI-gestützter Softwareentwicklung: der Analyse und Modernisierung von Legacy-Code sowie den Herausforderungen für die Zusammenarbeit im Team durch die neuen Ansätze.

Legacy-Code und Teamarbeit

Bei der Migration von Legacy-Code zeigt Agentic AI seine Stärke, erfordert aber eine sorgfältige Planung und eine gute Aufteilung der zu migrierenden Codebasis.

Agentic AI ist nur effizient, wenn das gesamte Team mitspielt. Die betterCode() Agentic AI zeigt, wie Developer zu KI-Orchestratoren werden und welche Methoden und Tools bei der Umstellung helfen.

Sechs Vorträge zu zwei Schwerpunkten

Das Programm der Konferenz widmet sich vormittags dem Thema Legacy-Modernisierung:

  • Knowledge-Graphen und agentische KI für die Legacy-Modernisierung
  • Von Systemverständnis zu kontrollierter Veränderung
  • Vom Code-Friedhof zur Domäne – KI-gestützte Legacy-Discovery

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Nachmittags stehen die Veränderungen und Herausforderungen für Entwicklungsteams im Fokus:

  • Vom Coder zum AI-Orchestrator
  • Von der Idee zum Code: Spec-Driven Development mit BMAD
  • Erfahrungsbericht: KI-PS im gesamten Team auf die Straße gebracht

Bis zum 14. September sind die Tickets für die Online-Konferenz zum Frühbucherpreis von 279 Euro (zzgl. 19 % MwSt.) erhältlich. Teams ab drei Personen erhalten im Ticketshop automatisch einen Gruppenrabatt.

Nach der Konferenz ist zusätzlich ein Workshop zur Legacy-Modernisierung geplant.

Wer über die betterCode()-Konferenzen auf dem Laufenden bleiben möchte, kann sich für den Newsletter eintragen.


(rme)



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