ИИ-стартап предсказывает погоду точнее госагентств

Стартап Windborne Systems представил новую ИИ-систему прогнозирования погоды WeatherMesh 6. Она предлагает более частые и точные прогнозы ключевых переменных, чем ведущие европейские государственные системы. Это стало возможным благодаря усовершенствованной подаче данных датчиков в модели глубокого обучения.

WeatherMesh 6, шестая версия модели, по заявлению компании, превосходит традиционные и ИИ-прогнозы Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). Кай Маршленд, директор по продуктам Windborne, отмечает, что WeatherMesh 6 «настолько же точен на пять дней вперед, как традиционный прогноз за день до этого», особенно для измерений температуры поверхности.

Система Windborne генерирует прогноз каждый час. Традиционные модели делают это раз в шесть часов. Разрешение WeatherMesh 6 достигает 3 км в Европе и континентальной части США, где качество данных самое высокое.

Традиционные прогнозы погоды создаются сложными физическими моделями. Для их работы требуются дорогие суперкомпьютеры и много времени. ИИ-модели, разрабатываемые стартапами и крупными лабораториями вроде Google DeepMind, обычно работают быстрее. Однако пока они уступают физическим моделям по разрешению, количеству переменных и точности на более длительные сроки.

ИИ в прогнозировании погоды быстро совершенствуется. Его уже используют крупные государственные учреждения по всему миру. Исследователи работают над интеграцией ИИ в системы, которые собирают метеоданные и создают публичные прогнозы.

Windborne выигрывает от уникального сочетания разработки моделей и сбора данных. Компания имеет около 400 метеозондов, которые постоянно собирают показания датчиков. Их запускают с 15 площадок по всему миру. Улучшения в текущей модели связаны с тем, как данные, собранные зондами, поступают в модели.

Глава ИИ Windborne, Джоан Креус-Коста, утверждает, что прямое поступление данных с их зондов и других источников — главная причина улучшения новой версии WeatherMesh. Модель на основе трансформеров настраивали и перестраивали целый год.

Превосходство ECMWF традиционно объясняется их навыками «ассимиляции данных». Это процесс превращения разрозненных показаний датчиков в полную, машиночитаемую картину мира. Пока ИИ-модели погоды зависят от наборов данных ECMWF и Национального управления океанических и атмосферных исследований США (NOAA).

Windborne и другие организации работают над прямой подачей данных в модели. Генеральный директор Windborne Джон Дин считает, что без преимущества в данных ИИ-компаниям в этой сфере сложно.

В прошлом году произошел инцидент: самолет United Airlines столкнулся с одним из зондов Windborne. Самолет получил незначительные повреждения, никто не пострадал. Windborne соблюдала правила США по размеру сенсорного пакета. Сейчас компания добавила на зонды транспондеры. Они передают местоположение через глобальную систему наблюдения за авиацией ADS-B, чтобы снизить риск подобных происшествий.

Windborne привлекла 25 миллионов долларов венчурного финансирования. Оценка компании в 2024 году составила 85 миллионов долларов. Компания продает данные своих зондов NOAA, ВВС и ВМС США. Прогнозы также покупают инвесторы и товарные трейдеры.

Дин говорит, что компания сосредоточена на развитии своей модели и инфраструктуры данных. Коммерческие продукты пока не в приоритете. Он объясняет это изменением информационной среды: «Я не пытаюсь вкладывать огромную команду в создание SaaS-продукта, если через два года люди захотят получать потребительскую информацию через агента».