Нові методи глибокого навчання, що лежать в основі великих мовних моделей (LLM), також дозволили створити погодні симуляції, які працюють на ноутбуках замість суперкомп’ютерів, трансформуючи метеорологію. Але, можливо, більш значущим завданням для ШІ стане спрощення процесу використання прогнозів людьми та організаціями.
Компанія WindBorne Systems, стартап, що збирає дані за допомогою найдовше літаючих у світі метеорологічних зондів і використовує їх у потужній прогностичній моделі, залучила 37 мільйонів доларів у рамках раунду фінансування Series B для вирішення цього виклику, розповів генеральний директор Джон Дін виданню TechCrunch.
Новий раунд очолили Khosla Ventures та Galvanize, за участю додаткових інвестицій від TransLink Capital, Lux Capital та попередніх інвесторів. Оцінка компанії після цього раунду фінансування становить 250 мільйонів доларів.
Заснована у 2019 році, WindBorne розпочинала з планом придбання унікального набору погодних даних за допомогою своїх недорогих метеодатчиків та довготривалих аеростатів. Розвиток моделей прогнозування погоди на основі ШІ за останні чотири роки дозволив компанії самостійно створювати прогнози, чого раніше не могли робити більшість приватних компаній через вартість суперкомп’ютерів, необхідних для моделювання атмосфери.
Сьогодні компанія має 20 стартових майданчиків по всьому світу та близько 600 повітряних куль, що постійно перебувають у повітрі, збираючи дані у важкодоступних місцях, таких як око циклону. Наразі компанія починає розгортання пакетів аерозондів, які можуть занурюватися в океан і продовжувати збір вимірювань як плавучі буї.
Власний набір даних, створений цією «планетарною нервовою системою», як її називає Дін, забезпечує конкурентну перевагу для їхньої моделі прогнозування погоди, яка також обробляє набори даних, створені державними метеорологічними агентствами по всьому світу.
«Ми продемонстрували, що додавання аеростатів до прогнозу підвищує його точність, а цінність кожного datapoint набагато вища, ніж у супутників», — сказав Дін. «Ми також нарощували доходи під час цього процесу, що знизило ризик для венчурних інвесторів щодо попиту».
Основними клієнтами компанії наразі є державні установи. Національна метеорологічна служба США закуповує дані компанії, тоді як ВПС і ВМС США платять WindBorne через дослідницькі партнерства, зокрема, проєкт з розробки прогностичних моделей, які можуть працювати на борту кораблів, що мають переривчасте з’єднання зі світом.
Наступним кроком є комерційний бізнес — наразі він зосереджений переважно на інвестиційних фондах, які використовують погодні дані для прогнозування цін на сировинні товари та інших бізнес-показників. Окрім витрат на обчислювальні потужності та зусиль із заміни супутникового зв’язку мережі аеростатів на меш-радіомережу, цей раунд дозволить WindBorne розбудувати команду з виходу на ринок для розширення клієнтської бази у приватному секторі.
Це не завжди легко. Протягом останнього десятиліття низка стартапів намагалися масштабувати сенсорний бізнес, як-от мережі супутників для спостереження за Землею, але зіткнулися з труднощами в залученні приватного сектора, оскільки вилучення цінності з цих даних потребує досвіду та налагоджених робочих процесів. Більшість звертаються до державних установ, які вже звикли використовувати ці дані.
Приватні компанії з прогнозування погоди існують, але більшу частину своїх грошей вони заробляють, перепаковуючи або уточнюючи державні прогнози для новинних медіа, спеціалізованих потреб, як-от зне льодовання літаків і маршрутизація суден, або вищезазначених спекулянтів. Однак це може змінитися, оскільки інструменти ШІ роблять аналіз даних більш ефективним.
Салоні Мультані, партнерка Galvanize, яка спільно очолила раунд, зазначила, що ринок приватних погодних прогнозів був обмеженим, оскільки «інтеграція погодних прогнозів у ширше прийняття бізнес-рішень традиційно була дорогою та складною. Ми вважаємо, що ШІ змінює це рівняння. Кращі прогнози роблять зусилля вартими, а ШІ значно полегшує пов’язування цих прогнозів з рішеннями, які намагаються прийняти бізнеси».
Коли ви здійснюєте покупки за посиланнями в наших статтях, ми можемо отримувати невелику комісію. Це не впливає на нашу редакційну незалежність.
Оригінал статті: techcrunch.com