アメリカ空軍は、WindBorne Systemsが収集したデータを、新しい契約の下で購入する。この契約により、スタートアップ企業には約5000万ドルに相当する利益が得られる可能性がある。
WindBorneは現在、世界中を飛行する約700個の気象ボールを保有しており、大気センサーの読み取り値を収集している。これらのデータは、企業が顧客に販売するほか、自社のAI天気予報モデルにも利用されている。2015年に設立され、カリフォルニア州レッドウッドシティに拠点を置くWindBorneは、実証データを深層学習型天気モデルに直接供給する最初の組織の一つである。
同社は米国政府、特に国家天気庁や米国空軍・海軍と密接に協力してきましたが、これは同社が参加した中で最大規模の契約です。契約金額は最大4900万ドルですが、空軍はデータが必要な時にのみ支払いを行います。特定の地域や時間帯に対して注文を行うことができます。現在までに170万ドルの注文があり、経営層はさらに多くの注文が来ると予想しています。
「これは、星座の継続的な成長を支援する手段であり、同時に気球のハードウェアや性能をさらに向上させるための研究開発作業でもある」と、WindBorneの共同創設者でありCTOのアンドレイ・スシュコはTechCrunchに語った。 彼は、競争入札なしで授与された契約が、「この全球データ収集能力において、私たちだけがそのニーズに合った形で提供できる企業であるという政府の判断だ」と付け加えている。
ウィンドボーン社のCEO、ジョン・ディーン TechCrunchに語った 8月には、同社が事業を拡大し続けるために3700万ドルのシリーズBラウンドを調達した。今夏早々に、同社 発売 その予報モデルであるWeatherMesh 6の最新バージョン それは言っています 欧州中長期天気予報センター（ECMWF）が運用する従来のモデルよりも正確な予報を提供し、そのモデルは物理法則を用いて大気をシミュレートする。
数年前に変換モデルアーキテクチャが登場し、ECMWFが大量の天気データセットを公開したことにより、AI天気予報は深層学習技術のより効果的な利用法の一つとなっている。以前は、大規模なスーパーコンピュータを利用して、大気の動きを近似する詳細な方程式を実行することに依存していた気象学者も、今ではエンドツーエンド学習により数十年分の天気データを処理し、より迅速に予測を出すことができるようになった。
フロンティアラボや政府機関が開発したモデルは、従来の予報よりもより正確であるが、依然として不規則な領域であり、天気を有効に理解するためには両方の種類の予報が必要である。Google DeepMindの最新の天気モデルは重要な新機能を提供しており、そのサイクロン予報ツールは、米国政府がハリケーンシーズンに対応する際にますます重要になっている。
8月に、WindBorneはエンジンを持たない無力飛行システムをデータ収集のために送り出した最初の組織となった。 台風の目会社は気球の高度を調整したり、空気を放出したり、バラストとして持ち込んだ砂を落とすことで、車両を必要な場所へ向かう風に導く。
「それはかなり新しいステップです。そのための二つの条件とは、一つには良い風と天候モデルがあること、もう一つにはそれらを活用する方法を知っていること、そして二つ目には、バルーンの適切な場所に十分な星座が存在することです」とスシコは言った。「これは、深層学習モデルが実際の運用決定に利用される最初の例の一つです。」