O nouă unealtă de prognoză meteo bazată pe inteligență artificială, lansată astăzi de startup-ul Windborne Systems, oferă predicții mai frecvente și mai precise pentru variabile cheie, depășind chiar și sistemul de vârf dezvoltat de guvernele europene. Succesul se datorează avansurilor în modul în care datele senzorilor sunt integrate în modelele de deep learning.
Fondat în 2019 de un grup de studenți de la Stanford, Windborne a început prin a construi un balon meteorologic mai performant, cu scopul de a vinde date meteo. Însă, odată cu apariția modelelor de deep learning pentru prognoza meteo în 2022, echipa și-a dat seama că ar putea genera o valoare mai mare prin construirea propriului model. Astăzi marchează lansarea celei de-a șasea versiuni a acestui model, numit WeatherMesh, despre care compania susține că este mai precis decât prognozele tradiționale și cele bazate pe AI, produse de Centrul European pentru Prognoze Meteorologice pe Termen Mediu (ECMWF), organizația interguvernamentală europeană considerată de meteorologi cel mai important furnizor de predicții meteo precise.
Windborne afirmă că noua versiune a modelului său oferă o prognoză mai precisă decât sistemele tradiționale și cele bazate pe AI ale ECMWF pentru mai multe variabile. O modalitate simplă de a înțelege acest lucru, explică Kai Marshland, director de produs la Windborne, este că WeatherMesh 6 „este la fel de precis la cinci zile distanță pe cât este o prognoză tradițională cu o zi înainte”, în special în ceea ce privește măsurătorile temperaturii la suprafață.
WeatherMesh 6 generează o prognoză la fiecare oră, spre deosebire de modelele tradiționale care o fac la șase ore. Rezoluția sa a ajuns acum la 3 km în Europa și în SUA continentală, acolo unde calitatea datelor este cea mai înaltă.
Prognozele meteo tradiționale sunt generate de modele fizice complexe care necesită supercomputere costisitoare și mult timp pentru a rula. Modelele AI – construite de startup-uri și laboratoare majore precum Google DeepMind – tind să fie mai rapide decât modelele fizice, dar pentru moment nu au o rezoluție la fel de înaltă, nu gestionează atâtea variabile și nu prezic la fel de precis pe orizonturi de timp mai lungi. Cu toate acestea, AI-ul meteo se îmbunătățește rapid și este deja utilizat în agenții guvernamentale majore din întreaga lume. Cercetătorii lucrează la integrarea sa în sistemele folosite pentru agregarea datelor meteo și producerea prognozelor publice.
Windborne beneficiază de combinația sa unică de construire de modele și colectare de date. Compania are în prezent aproximativ 400 de baloane în zbor, colectând date de la senzori în orice moment, lansate din 15 locații din întreaga lume. Progresele modelului actual provin din îmbunătățirile aduse modului în care datele colectate de baloane sunt integrate în modele.
„Personal, nu înțeleg modelul de afaceri al unei companii meteo bazate pe AI fără un avantaj de set de date”, a declarat CEO-ul Windborne, John Dean, pentru TechCrunch. Superioritatea ECMWF este atribuită abilităților organizației în „asimilarea datelor”, munca de transformare a citirilor disparate ale senzorilor într-o imagine completă și lizibilă de către mașini a lumii. Pentru moment, modelele AI meteo depind de seturile de date produse de ECMWF și de Administrația Națională Oceanică și Atmosferică din SUA. Însă Windborne și alte organizații lucrează la alimentarea directă a datelor în modele, iar Joan Creus-Costa, șeful AI al companiei, afirmă că ingestia directă a datelor de la baloanele lor și din alte surse este motivul cheie pentru îmbunătățirea WeatherMesh.
A fost nevoie de un an de ajustări și re-arhitectură a modelului bazat pe transformatoare pentru ca acesta să livreze aceste prognoze fără a pierde stabilitatea. „Când am început să facem [asimilarea datelor], eram încă foarte dependenți de ECMWF”, a spus Dean. „Prezic că astăzi, dacă am elimina condițiile inițiale ale ECMWF, am obține totuși rezultate destul de bune.”
Compania a avut un moment de teamă anul trecut, când un avion de linie United Airlines a intrat în coliziune cu unul dintre baloanele sale. Deși avionul a suferit daune minore, nimeni nu a fost rănit, parțial datorită respectării de către Windborne a reglementărilor SUA privind dimensiunea maximă a pachetului de senzori. Acum, însă, compania a adăugat transpondere baloanelor sale care raportează locația lor prin sistemul global de supraveghere a aviației, ADS-B, în efortul de a reduce șansele unui nou accident.
Windborne, care a atras 25 de milioane de dolari în finanțare de tip venture, cu o evaluare raportată de 85 de milioane de dolari în 2024, își vinde datele colectate de baloane către NOAA, unde sunt folosite în sistemul american de prognoză meteo, precum și către Forțele Aeriene și Marina SUA. Compania își vinde, de asemenea, prognozele investitorilor și traderilor de mărfuri, dar Dean afirmă că rămâne concentrată pe extinderea modelului și a infrastructurii de date, mai degrabă decât pe produse comerciale, în parte datorită naturii în schimbare a mediului informațional.
„Nu intenționez să investesc o echipă masivă în construirea unui produs SaaS, dacă modul în care oamenii vor informații pentru consumatori peste doi ani este printr-un agent, corect?”, a declarat Dean.