Новий інструмент прогнозування погоди на основі ШІ, який сьогодні представив стартап WindBorne Systems, пропонує частіші та точніші прогнози ключових показників, ніж провідна у світі система, розроблена європейськими урядами. Такого результату вдалося досягти завдяки прориву в тому, як датчикові вимірювання подаються у глибинні навчальні моделі.
WindBorne заснувала група студентів Стенфордського університету у 2019 році. Компанія починала з розробки «кращої метеозонди» — повітряної кулі для збору метеоданих — із планом продавати ці дані. Але з появою глибинних моделей прогнозування погоди у 2022 році команда зрозуміла, що може отримати більше цінності, створивши й власну модель.
Сьогодні вийшла шоста версія цієї моделі — WeatherMesh. За даними компанії, вона точніша за традиційні та ІІ-прогнози, які створює Європейський центр середньострокових прогнозів погоди (ECMWF) — міжурядова організація, яку метеорологи вважають провідним постачальником точних прогнозів.
За словами директора з продукту WindBorne Кая Маршленда, простий спосіб пояснити можливості моделі такий: WeatherMesh-6 «така ж точна за п’ять днів наперед, як традиційний прогноз за день до події», особливо щодо температури на поверхні.
WeatherMesh-6 формує прогноз щогодини, тоді як традиційні моделі оновлюються раз на шість годин. Просторова роздільна здатність зараз становить 3 км для Європи та континентальної частини США, де якість вхідних даних найвища.
Традиційні прогнози погоди створюються складними фізичними моделями, для яких потрібні дорогі суперкомп’ютери, і їхнє виконання займає багато часу. Моделі на основі ШІ — які розробляють як стартапи, так і великі лабораторії на кшталт Google DeepMind — працюють швидше, але поки що мають нижчу роздільну здатність і гіршу точність на довших часових горизонтах.
Попри це, ІІ в метеорології стрімко розвивається й уже використовується великими державними установами по всьому світу. Дослідники працюють над інтеграцією таких моделей у системи збору метеоданих і формування публічних прогнозів.
Перевага WindBorne — в унікальному поєднанні власних моделей і власних джерел даних. Зараз у компанії в будь-який момент часу в польоті перебуває близько 400 куль, що збирають сенсорні вимірювання, які запускають із 15 локацій по всьому світу. Поліпшення нинішньої моделі пов’язані з тим, як саме дані, зібрані кульками, подаються в моделі.
«Я особисто не розумію бізнес-модель ІІ-компанії з прогнозування погоди без переваги у власному датасеті», — сказав у коментарі TechCrunch CEO WindBorne Джон Дін.
Перевагу ECMWF зазвичай пов’язують із майстерністю в “асиміляції даних” — процесі перетворення розрізнених сенсорних вимірювань у цілісну, машиночитну картину світу. Наразі ІІ-моделі погоди залежать від датасетів, які формують ECMWF і Національне управління океанічних і атмосферних досліджень США (NOAA).
Однак WindBorne та інші організації працюють над тим, щоб подавати дані безпосередньо у моделі. Керівник напряму ШІ в компанії Жоан Креус-Коста каже, що саме пряме надходження даних із їхніх куль та інших джерел є ключовим чинником поліпшення в новій версії WeatherMesh. На те, щоб налаштувати й переосмислити архітектуру моделі на базі трансформерів так, щоб вона видавала такі прогнози без втрати стабільності, пішов цілий рік.
«Коли ми почали займатися асиміляцією даних, ми все ще дуже сильно покладалися на ECMWF, — каже Дін. — Сьогодні, вважаю, якби ми прибрали початкові умови ECMWF, ми все одно показували б досить хороший результат».
Минулий рік став для компанії тривожним, коли пасажирський літак United Airlines зіткнувся з однією з її куль. Лайнер отримав незначні пошкодження, ніхто не постраждав — зокрема тому, що WindBorne дотримувалася американських вимог до максимально дозволеного розміру сенсорного модуля. Тепер компанія використовує глобальну систему авіаційного спостереження ADS-B, щоб відстежувати повітряний рух і відводити свої кулі з траєкторій літаків, зменшуючи ризик повторного інциденту.
WindBorne, яка залучила $25 млн венчурних інвестицій та у 2024 році оцінювалася у $85 млн, продає дані зі своїх куль NOAA, де їх використовують в американській системі прогнозування погоди, а також ВПС і ВМС США. Крім того, компанія продає свої прогнози інвесторам і трейдерам на товарних ринках, але, за словами Діна, основний фокус і надалі залишається на розвитку моделі й інфраструктури даних, а не на комерційних продуктах — зокрема через те, що змінюється спосіб отримання інформації користувачами.
«Я не хочу вкладати величезну команду в розробку SaaS-продукту, якщо за два роки люди захочуть отримувати споживчу інформацію через агента», — сказав він.
Уточнення: у попередній версії матеріалу було неправильно описано, як кулі WindBorne використовують ADS-B для уникнення повітряного руху; компанія відстежує авіатрафік і маневрує кулями, обходячи його, але ще не оснащує свої сенсорні платформи ADS-B-транспондерами.