WindBorne Systems отримала контракт на 49 мільйонів доларів від ВПС США за дані повітряних куль

Контракт ВПС

ВПС США купують дані, зібрані флотом автономних метеозондів WindBorne Systems за новим контрактом; його вартість може досягти майже 50 мільйонів доларів для стартапу. Ця угода вартістю до 49 мільйонів доларів є найбільшим контрактом для компанії.

WindBorne зараз має приблизно 700 метеозондів по всьому світу та збирає показники атмосферних датчиків, які компанія продає клієнтам і також використовує у власній моделі прогнозування погоди на основі ШІ. ВПС платять лише за потребою та можуть робити замовлення на конкретні регіони на конкретний час. На сьогодні вони зробили замовлення на 1,7 мільйона доларів, а керівництво очікує більшого.

Контракт був виданий без конкурентного тендеру. Співзасновник і CTO WindBorne Андрій Сушко повідомив TechCrunch, що угода — це визнання з боку уряду: компанія була єдиною, яка задовольняла операційні потреби у зборі глобальних даних. За його словами, контракт — це насамперед інструмент, який фінансує зростання сузір'я та дослідження-розвудку апаратури повітряних куль і їх вдосконалення.

AI прогнозування погоди

WindBorne, заснована у 2015 році та розташована в Redwood City, Каліфорнія, є однією з перших організацій, яка подає емпіричні дані безпосередньо в модель погоди на основі глибинного навчання. Компанія тісно співпрацювала з урядом США, зокрема з National Weather Service, а також із ВПС та ВМС США.

на початку цього літа компанія випустила останню версію моделі прогнозування WeatherMesh 6, яка, за її словами, дає більш точні прогнози, ніж традиційна модель European Centre for Medium-Range Weather Forecasts; остання заснована на законах фізики атмосфери. CEO Джон Дінн у серпні заявив, що компанія зібрала 37 мільйонів доларів у раунді Series B для розвитку бізнесу.

Після появи трансформерних архітектур і публікації величезних масивів метеоданих кілька років тому від ECMWF, прогнозування погоди за допомогою ШІ стало одним із найбільш продуктивних застосувань глибинного навчання. Раніше метеорологи покладалися на дорогі суперкомп'ютери, які обчислювали наближені рівняння поведінки атмосфери. Тепер глибинне навчання може приймати дані погоди за десятиліття та швидше видавати прогнози. Моделі провідних лабораторій і урядових відомств точніші за традиційні, хоча для розуміння погоди все ще потрібні прогнози обох типів.

Збір даних тайфуну

У серпні WindBorne стала першою організацією, яка відправила безмоторну літальну систему в око тайфуну для збору даних. Компанія керує кулями регулюванням висоти, випусканням повітря або скиданням баластного піску, щоб вони опинилися в потрібних місцях із потрібними вітрами.

Сушко назвав це досить інноваційним кроком; для цього потрібно дві речі: хороші моделі вітру та погоди та знання навігації в них, а також досить велике сузір'я, щоб кулі були у правильних місцях. За його словами, це один із перших випадків, коли модель глибинного навчання була використана для реальних операційних рішень.

Джерела: Techcrunch