In den letzten Jahren haben große Technologieunternehmen begonnen, Künstliche Intelligenz (KI) in verschiedenen Bereichen einzusetzen, und einer der spannendsten Anwendungsbereiche ist die Wettervorhersage. Die Integration von KI in die Meteorologie hat das Potenzial, die Genauigkeit von Wetterprognosen erheblich zu verbessern. Doch stellt sich die Frage, ob diese neuen KI-gestützten Modelle tatsächlich besser sind als die bestehenden traditionellen Vorhersagemethoden. Traditionell basieren Wettervorhersagen auf komplexen physikalischen Modellen, die auf jahrzehntelanger Forschung und umfangreichen Daten beruhen. Meteorologen nutzen diese Modelle, um verschiedene atmosphärische Bedingungen zu simulieren und Vorhersagen zu treffen. Diese Methoden sind zwar bewährt, haben jedoch auch ihre Einschränkungen. Insbesondere können sie in bestimmten Situationen, wie bei extremen Wetterereignissen oder schnell wechselnden…