العودة
WindBorne Systems تفوز بعقد يصل إلى 49 مليون دولار من  Forces الجوية الأمريكية لبيانات البالونات
SiTech AI Team3 دقيقة قراءة

WindBorne Systems تفوز بعقد يصل إلى 49 مليون دولار من Forces الجوية الأمريكية لبيانات البالونات

تبيع Forces الجوية الأمريكية بيانات جوية جمعتها حوالي 700 بالون طقس مستقل من WindBorne Systems. تبلغ قيمة العقد 49 مليون دولار، وهو أكبر صفقة لشركة ناشئة في Redwood City.

عقد Forces الجوية

تقوم Forces الجوية الأمريكية بشراء البيانات التي جمعتها أسطول بالونات الطقس المستقلة من WindBorne Systems بعقد جديد؛ قد تصل قيمته إلى ما يقارب 50 مليون دولار للشركة الناشئة. هذا البالغ الذي يصل إلى 49 مليون دولار هو أكبر عقد للشركة.

تحلق WindBorne حاليًا حوالي 700 بالون طقس حول العالم وتجمع قراءات من أجهزة الاستشعار الجوية التي تبيعها الشركة للعملاء وتستخدمها أيضًا في نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بالطقس. تدفع Forces الجوية فقط عند الحاجة ويمكنها تقديم طلبات في مناطق محددة في أوقات محددة. حتى الآن أجرت طلبات بقيمة 1.7 مليون دولار، ويتوقع المسؤولون المزيد.

تم منح العقد دون منافسة عامة. صرح المؤسس المشارك والمدير التقني أندريه سوشكو لـ TechCrunch أن الصفقة هي استنتاج الحكومة: كانت الشركة الوحيدة التي تلبي الاحتياجات التشغيلية لجمع البيانات العالمية. وأشار إلى أن العقد هو أساسًا أداة تموّل نمو الشركة والبحث والتطوير لتحسين أجهزة البالونات وعملها.

التنبؤ بالطقس بالذكاء الاصطناعي

تأسست WindBorne عام 2015 ومقرها في Redwood City بكاليفورنيا، وهي من أوائل المنظمات التي تغذّي البيانات التجريبية مباشرة في نموذج طقس للتعلم العميق. تعاونت الشركة بشكل وثيق مع الحكومة الأمريكية، خاصة مع National Weather Service و Forces الجوية والبحرية الأمريكية.

في بداية هذا الصيف، أطلقت الشركة أحدث إصدار من نموذج التنبؤ WeatherMesh 6، والذي يُزعم أنه يوفر توقعات أكثر دقة من النموذج التقليدي لـ European Centre for Medium-Range Weather Forecasts؛ حيث يحاكي الأخير قوانين فيزياء الغلاف الجوي. قال الرئيس التنفيذي جون دين في أغسطس إن الشركة جمعت جولة تمويل Series B بقيمة 37 مليون دولار لتوسيع أعمالها.

بعد ظهور معماريات المحولات ونشر ECMWF لمجموعات بيانات طقس ضخمة قبل سنوات، أصبح التنبؤ بالطقس بالذكاء الاصطناعي أحد أكثر تطبيقات التعلم العميق إنتاجية. اعتمد علماء الأرصاد الجوية سابقًا على أجهزة كمبيوتر فائقة الثمن لحساب تقريبات لسلوك الغلاف الجوي. الآن يمكن للتعلم العميق استيعاب بيانات طقس لعقود وإصدار توقعات أسرع. نماذج المختبرات الرائدة والوكالات الحكومية أكثر دقة من التقليدية، إلا أن كلا النوعين من التوقعات لا يزالان ضروريين لفهم الطقس بشكل جيد.

جمع بيانات الأعاصير

في أغسطس، أصبحت WindBorne أول منظمة ترسل نظامًا طائرًا بدون محرك إلى عين الإعصار لجمع البيانات. تدير الشركة البالونات من خلال تنظيم الارتفاع أو إطلاق الهواء أو إسقاط الرمال الموازنة لضمان وصولها إلى الأماكن الصحيحة مع الرياح المرغوبة.

وصف سوشكو هذا بأنه خطوة مبتكرة تتطلب شيئين: نماذج جيدة للرياح والطقس ومعرفة التنقل ضمنها، بالإضافة إلى أسطول كبير بما يكفي لضمان وجود البالونات في الأماكن الصحيحة. وأشار إلى أن هذا من أولى الحالات التي استُخدم فيها نموذج تعلم عميق في اتخاذ قرارات تشغيلية حقيقية.

المصادر: Techcrunch

SSiTech

SiTech — تطوير ويب مدعوم بالذكاء الاصطناعي

نبني مواقع سريعة وعصرية وندمج الذكاء الاصطناعي في سير عمل الشركات. لديك مشروع أو سؤال؟ يسعدنا مساعدتك.