Новая эра метеорологии

Современные методы глубокого обучения, лежащие в основе больших языковых моделей, произвели революцию в метеорологии. Теперь сложные симуляции атмосферы можно запускать на обычных ноутбуках, тогда как раньше для этого требовались суперкомпьютеры.

Однако главной задачей для искусственного интеллекта становится не просто расчет данных, а упрощение процесса их использования. Компании и организации должны иметь возможность легко применять прогнозы для принятия решений.

Технологии WindBorne

Стартап WindBorne, основанный в 2019 году, использует уникальный подход для сбора данных. Компания запустила сеть из долгоживущих метеозондов с недорогими датчиками. На данный момент в воздухе одновременно находятся около 600 таких аппаратов, работающих в 20 точках по всему миру.

Эти зонды способны проникать в труднодоступные места, например, в центр тайфуна. Кроме того, компания внедряет датчики, которые после завершения миссии падают в океан и продолжают передавать данные, работая как плавучие буи.

Преимущество собственных данных

Собственная база данных, которую генеральный директор Джон Дин называет «планетарной нервной системой», создает конкурентное преимущество для компании. Модели WindBorne используют как данные с зондов, так и сведения от государственных метеослужб по всему миру.

По словам Дина, добавление данных с метеозондов делает прогнозы значительно точнее. При этом ценность каждого отдельного показателя с зонда оказывается выше, чем у данных со спутников.

От госсектора к коммерции

Сегодня основными клиентами WindBorne являются государственные структуры. Национальная метеослужба США закупает данные компании, а ВВС и ВМС США используют их в рамках исследовательских партнерств. Одно из направлений — разработка моделей, способных работать на борту судов с нестабильным интернет-соединением.

Следующий этап развития — выход на коммерческий рынок. В первую очередь это инвестиционные фонды, которым метеоданные нужны для прогнозирования цен на сырьевые товары и других бизнес-результатов.

Преодоление барьеров

Ранее стартапам было сложно выйти на частный рынок, так как для извлечения пользы из данных требовался сложный опыт и налаженные рабочие процессы. Большинство компаний предпочитали использовать уже готовые государственные прогнозы.

Однако ИИ меняет ситуацию. Как отмечает партнер Galvanize Салони Мултани, интеграция прогнозов в бизнес-процессы раньше была дорогой и сложной задачей. ИИ делает этот процесс проще, позволяя эффективнее связывать метеоданные с практическими решениями бизнеса.

Что это значит

Развитие ИИ позволяет сделать метеорологические данные более доступными и применимыми в бизнесе, превращая сложные расчеты в инструмент для принятия коммерческих решений.