Стартап WindBorne виграє значний контракт з ВПС США

ВПС США придбають дані, зібрані парком автономних метеорологічних аеростатів WindBorne Systems, за новим контрактом, вартість якого може становити майже 50 мільйонів доларів для стартапу.

Наразі WindBorne має близько 700 метеорологічних аеростатів, що літають по всьому світу, збираючи показники атмосферних датчиків, які компанія продає клієнтам, а також передає у власну модель прогнозування погоди на основі штучного інтелекту. WindBorne, заснована у 2015 році та розташована в Редвуд-Сіті, Каліфорнія, є однією з перших організацій, яка безпосередньо передає емпіричні дані в модель погоди глибокого навчання.

Компанія тісно співпрацювала з урядом США, зокрема з Національною метеорологічною службою, а також Повітряними силами та ВМС США, але це найбільший контракт, у якому компанія брала участь. Вартість контракту становить до 49 мільйонів доларів, але Повітряні сили платять лише за потреби в даних. Вони можуть розміщувати замовлення для певних регіонів у певний час. Наразі компанія замовила замовлень на суму 1,7 мільйона доларів, і керівництво очікує, що будуть і інші замовлення.

«Це значною мірою інструмент, за допомогою якого можна підтримувати подальше зростання сузір’я, а також певну роботу з досліджень та розробок для подальшого вдосконалення апаратного забезпечення та продуктивності аеростатів», – розповів TechCrunch співзасновник і технічний директор WindBorne Андрій Сушко. Він додав, що контракт, який було укладено без конкурентних торгів, є «рішенням уряду про те, що для цієї можливості збору глобальних даних ми були єдиною компанією, здатною забезпечити її таким чином, щоб задовольнити їхні потреби в цих операціях».

Генеральний директор WindBorne Джон Дін у серпні повідомив TechCrunch , що компанія залучила 37 мільйонів доларів у рамках раунду фінансування серії B для продовження масштабування свого бізнесу. Раніше цього літа компанія випустила останню версію своєї моделі прогнозування WeatherMesh 6, яка, за її словами, забезпечує точніші прогнози, ніж традиційна модель Європейського центру середньострокових прогнозів погоди (ECMWF), яка моделює атмосферу за допомогою законів фізики.

З моменту появи архітектур трансформаторних моделей та випуску ECMWF величезного набору даних про погоду кілька років тому, прогнозування погоди за допомогою штучного інтелекту стало одним із найпродуктивніших застосувань технології глибокого навчання. Раніше метеорологи покладалися на дорогі суперкомп'ютери, що виконували детальні рівняння, що приблизно описують поведінку атмосфери. Тепер наскрізне навчання може обробляти десятиліття даних про погоду та швидше робити прогнози.

Моделі, створені передовими лабораторіями та урядовими установами, виявляються точнішими за традиційні прогнози, хоча це все ще нерівний фронт, де для корисного розуміння погоди необхідні обидва типи прогнозів. Найновіша модель погоди Google DeepMind пропонує важливі нові можливості, а її інструменти прогнозування циклонів стають дедалі важливішими в тому, як уряд США реагує на сезон ураганів.