Lực lượng Không quân Hoa Kỳ sẽ mua dữ liệu được thu thập bởi đội khinh khí cầu thời tiết tự động của WindBorne Systems theo một hợp đồng mới có thể trị giá gần 50 triệu USD cho công ty khởi nghiệp này.
WindBorne hiện có khoảng 700 khinh khí cầu thời tiết bay khắp thế giới, thu thập các chỉ số cảm biến khí quyển mà công ty bán cho khách hàng và cũng đưa vào mô hình dự báo thời tiết AI của riêng mình. WindBorne, được thành lập vào năm 2015 và có trụ sở tại Thành phố Redwood, California, là một trong những tổ chức đầu tiên cung cấp trực tiếp dữ liệu thực nghiệm vào mô hình thời tiết học sâu.
Công ty đã hợp tác chặt chẽ với chính phủ Hoa Kỳ, đặc biệt là Cơ quan Thời tiết Quốc gia, Lực lượng Không quân và Hải quân Hoa Kỳ, nhưng đây là hợp đồng lớn nhất mà công ty từng tham gia. Hợp đồng này trị giá lên tới 49 triệu USD, nhưng Không quân chỉ thanh toán khi cần dữ liệu. Nó có thể đặt hàng cho các khu vực cụ thể vào những thời điểm cụ thể. Cho đến nay, họ đã đặt hàng trị giá 1,7 triệu USD và các giám đốc điều hành mong đợi sẽ có thêm nhiều đơn đặt hàng nữa.
“Đây phần lớn là một phương tiện có thể hỗ trợ sự phát triển liên tục của nhóm cũng như một số công việc nghiên cứu và phát triển để tiếp tục cải thiện phần cứng và hiệu suất của khinh khí cầu,” đồng sáng lập WindBorne và CTO Andrey Sushko nói với TechCrunch. Ông nói thêm rằng hợp đồng được trao mà không cần đấu thầu cạnh tranh là “quyết định của chính phủ rằng đối với khả năng thu thập dữ liệu toàn cầu này, chúng tôi là công ty duy nhất có thể cung cấp dữ liệu đó theo cách đáp ứng nhu cầu của họ đối với các hoạt động này”.
Giám đốc điều hành WindBorne John Dean nói với TechCrunch vào tháng 8 rằng công ty đã huy động được vòng Series B trị giá 37 triệu đô la để tiếp tục mở rộng quy mô kinh doanh của mình. Đầu mùa hè này, công ty đã phát hành phiên bản mới nhất của mô hình dự báo, WeatherMesh 6. Phiên bản này cho biết nó cung cấp những dự báo chính xác hơn so với mô hình truyền thống do Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung bình Châu Âu (ECMWF) điều hành, mô phỏng bầu khí quyển bằng cách sử dụng các định luật vật lý.
Kể từ khi xuất hiện kiến trúc mô hình máy biến áp và việc ECMWF phát hành bộ dữ liệu thời tiết khổng lồ cách đây vài năm, dự báo thời tiết bằng AI đã trở thành một trong những ứng dụng hiệu quả hơn của công nghệ học sâu. Các nhà khí tượng học trước đây dựa vào các siêu máy tính đắt tiền để chạy các phương trình chi tiết gần đúng về cách hành xử của khí quyển. Giờ đây, quá trình học tập từ đầu đến cuối có thể sử dụng dữ liệu thời tiết hàng thập kỷ và đưa ra dự đoán nhanh hơn.
Các mô hình được xây dựng bởi các phòng thí nghiệm biên giới và các cơ quan chính phủ đang tỏ ra chính xác hơn so với các dự báo truyền thống, mặc dù đây vẫn là một biên giới lởm chởm, với cả hai loại dự báo cần thiết để mang lại hiểu biết hữu ích về thời tiết. Mô hình thời tiết mới nhất của Google DeepMind cung cấp những khả năng mới quan trọng và các công cụ dự báo lốc xoáy của nó ngày càng trở nên quan trọng trong cách chính phủ Hoa Kỳ ứng phó với mùa bão.
Vào tháng 8, WindBorne đã trở thành tổ chức đầu tiên gửi một hệ thống bay không có động cơ – một hệ thống không có động cơ – để thu thập dữ liệu trong mắt bão. Công ty điều khiển các khinh khí cầu của mình bằng cách điều chỉnh độ cao, xả khí hoặc thả cát mang theo làm vật dằn để đưa các phương tiện đi vào vùng gió đưa chúng đến nơi chúng cần đến.
Sushko nói: “Đó là một bước đi khá mới lạ và hai yếu tố để đạt được điều đó là một, có mô hình gió và thời tiết tốt, biết cách điều hướng chúng; và thứ hai, có một chòm sao đủ lớn để bạn có bóng bay ở đúng vị trí”. “Đây là một trong những lần đầu tiên mô hình học sâu được sử dụng cho các quyết định vận hành thực tế.”
Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể kiếm được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập biên tập của chúng tôi.