In dem für drei Jahre durch das BMBF geförderte Verbundprojekt DeepRain sollen Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung der Niederschlagsvorhersage angewendet werden. Ortsgenaue Vorhersagen von Regen und Schnee mit einer verlässlichen Angabe der zu erwartenden Niederschlagsmenge sind nach wie vor eine extreme Herausforderung für die Wettermodellierung. Durch die Nutzung von Radardaten, hochaufgelösten topografischen Daten, Ensemble-Modellrechnungen und Deep Learning wollen Forschende des JSC und des DWD zusammen mit den Universitäten Osnabrück und Bonn und der Jacobs University in Bremen die Zuverlässigkeit der Prognosen deutlich verbessern. Das DeepRain-Projekt wird vom JSC koordiniert und startete im Oktober 2018.