미국 공군은 WindBorne Systems가 제작한 자율형 기상 풍선 함대에서 수집된 데이터를 구매할 예정이며, 이 계약으로 스타트업에는 거의 5천만 달러에 달하는 금액이 지급될 수 있습니다.
WindBorne는 현재 전 세계에 약 700개의 기상 풍선을 운용하고 있으며, 대기 센서 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 회사가 고객에게 판매하는 동시에 자체 AI 기상 예측 모델에도 활용됩니다. 2015년에 설립된 WindBorne는 캘리포니아주 레드우드 시티에 본사를 두고 있으며, 실제 데이터를 딥러닝 기상 모델에 직접 입력하는 최초의 조직 중 하나입니다.
이 회사는 미국 정부, 특히 국립기상청과 미 공군 및 해군과 긴밀하게 협력해왔지만, 이는 회사가 참여한 가장 큰 계약입니다. 이 계약의 가치는 4,900만 달러에 달하지만, 공군은 데이터가 필요할 때만 지불합니다. 회사는 특정 지역과 특정 시간대에 주문을 할 수 있습니다. 현재까지 170만 달러 상당의 주문이 있었으며, 경영진은 더 많은 주문이 이어질 것으로 예상합니다.
“이것은 주로 성단의 지속적인 성장을 지원하고, 풍선의 하드웨어와 성능을 더욱 향상시키기 위한 연구 및 개발 작업도 진행되는 수단입니다.” WindBorne의 공동 창립자이자 CTO인 안드레이 수시코는 TechCrunch에 이렇게 말했습니다. 그는 경쟁 입찰 없이 수여된 계약이 “글로벌 데이터를 수집하는 능력에 대해 정부가 우리만이 그들의 요구에 부합하는 방식으로 이를 제공할 수 있는 회사라고 판단한 결정”이라고 말했습니다.
WindBorne CEO John Dean은 8월에 TechCrunch에 이렇게 말했습니다: 회사는 사업을 확장하기 위해 3700만 달러의 Series B 자금을 조달했습니다. 이번 여름 초, 회사는 최신 버전의 예측 모델인 WeatherMesh 6을 출시했습니다. 이 모델은 회사에 따르면 물리 법칙을 사용하여 대기를 시뮬레이션하는 유럽 중장기 기상 예보 센터(ECMWF)의 전통적인 모델보다 더 정확한 예측을 제공합니다.
변환 모델 아키텍처가 등장하고 몇 년 전 ECMWF가 방대한 기상 데이터셋을 공개한 이후, AI 기상 예측은 깊이 학습 기술의 유용한 활용 방법 중 하나가 되었다. 기상학자들은 이전에 복잡한 방정식을 실행하는 비싼 슈퍼컴퓨터에 의존해 대기의 움직임을 예측했었다. 이제 엔드투엔드 학습 기술을 이용하면 수십 년에 걸친 기상 데이터를 처리하고 더 빠르게 예측 결과를 내릴 수 있게 되었다.
전선 연구소와 정부 기관이 개발한 모델들은 전통적인 예측보다 더 정확함을 증명하지만, 여전히 불규칙한 상황입니다. 날씨를 유용하게 이해하기 위해 두 종류의 예측 모두 필요합니다. 구글 딥마인드의 최신 날씨 모델는 중요한 새로운 기능을 제공하며, 그 사이클론 예측 도구들은 미국 정부가 허리케인 시즌에 어떻게 대응하는지에 점점 더 중심적인 역할을 하고 있합니다.
8월에 WindBorne은 엔진이 없는 데이터 수집용 비동력 비행 시스템을 보내는 최초의 조직이 되었다. 태풍의 눈회사는 풍선의 고도를 조정하거나 공기를 빼내거나 바닥재로 사용되는 모래를 내려서 차량을 원하는 곳으로 이동시키는 바람을 만듭니다.
“그것은 꽤 새로운 단계입니다. 그를 위한 두 가지 요소는 첫째, 좋은 바람과 날씨 모델을 갖추고 그 모델을 활용하는 방법을 알고 있다는 것, 그리고 둘째, 풍부한 별자리를 가지고 풍선을 적절한 위치에 배치할 수 있다는 것입니다.” 수슈코가 말했습니다. “이것은 딥러닝 모델이 실제 운영 결정에 사용된 첫 번째 사례 중 하나입니다.”