# Microsoft veröffentlicht Open-Source-Tool für bessere Wetterprognosen

> Die neue Methode Probabilistic Bias Correction läuft auf CPUs und verbessert bestehende Modelle. Das hilft Landwirten und Einsatzkräften, zwei bis sechs Wochen im Voraus zu planen.

Oossa · 2026-10-14 · https://oossa.com/de/microsoft-releases-open-source-tool-to-improve-two-to-six-week-weather-forecasts

Microsoft hat ein Open-Source-Tool für maschinelles Lernen vorgestellt, das systematische Fehler bestehender Wettermodelle korrigiert. Die Methode namens Probabilistic Bias Correction (PBC) ermöglicht Behörden, zuverlässigere Prognosen für einen Zeitraum von zwei bis sechs Wochen zu erstellen. Sie läuft auf gewöhnlichen CPUs – Supercomputer oder leistungsstarke GPUs sind nicht nötig.

## Wie PBC Prognosen verbessert

PBC lernt die typischen Verzerrungen eines Wettermodells – etwa die Neigung, niedrigere Temperaturen vorherzusagen, weil das Modell mit älteren Klimadaten trainiert wurde – und korrigiert die Ergebnisse. In Tests steigerte die Methode die Genauigkeit des physikbasierten Modells des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) bei 98 % der Niederschlagsziele und 92 % der Temperaturziele. Außerdem verdoppelte sie die Genauigkeit des neueren KI-Vorhersagesystems von ECMF.

## Warum das wichtig ist

Da die Software ressourcenschonend und kostenlos ist, können auch kleinere Wetterdienste – insbesondere in Entwicklungsregionen – sie ohne teure Hardware einsetzen. Bessere mittelfristige Prognosen geben Landwirten mehr Zeit, ihre Ernten zu schützen, und helfen Einsatzkräften, sich auf extreme Wetterereignisse vorzubereiten.

## Die Fakten

- Microsoft veröffentlichte die Forschung am 2026-10-14 in Nature.
- Das Tool ist Open Source und läuft auf CPUs.
- PBC steigerte die Genauigkeit des ECMWF bei Niederschlagsprognosen auf 98 % und bei Temperaturprognosen auf 92 %.
- In der Studie verdoppelte die Methode die Genauigkeit des neuen KI-Vorhersagesystems von ECMWF.
- An der Arbeit waren Forschende von Microsoft, MIT, ECMWF und weiteren Einrichtungen beteiligt.

## Warum es wichtig ist

Für den Alltag können genauere Prognosen zwei bis sechs Wochen im Voraus bedeuten, dass früher vor Stürmen oder Dürren gewarnt wird. So haben Landwirte und lokale Behörden bessere Chancen, rechtzeitig zu handeln. Dank der kostengünstigen Open-Source-Software könnten auch Regionen davon profitieren, denen bisher die Rechenleistung für moderne Wettermodelle fehlte.

## Quellen und Referenzen

1. [Microsoft has a new machine learning tool to improve weather forecasts](https://www.theverge.com/science/1011127/ai-weather-forecast-microsoft) – The Verge, 2026-10-14

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-14