WindBorne 赢得了美国空军气球数据的巨额合同

美国空军将根据一份新合同购买 WindBorne Systems 的自主气象气球机队收集的数据，该合同对这家初创公司来说可能价值近 5000 万美元。 WindBorne 目前拥有约 700 个气象气球在全球飞行，收集大气传感器读数，该公司将这些读数出售给客户，并将其输入到自己的人工智能天气预报模型中。 WindBorne 成立于 2015 年，总部位于加利福尼亚州雷德伍德城，是最早将经验数据直接输入深度学习天气模型的组织之一。该公司与美国政府，特别是国家气象局以及美国空军和海军密切合作，但这是该公司参与的单一最大合同。该合同价值高达4900万美元，但空军仅在需要数据时才付费。它可以在特定时间为特定地区下订单。到目前为止，该公司已订购了价值 170 万美元的订单，高管们预计还会有更多订单。 WindBorne 联合创始人兼首席技术官安德烈·苏什科 (Andrey Sushko) 向 TechCrunch 表示：“这在很大程度上是一种支持星座持续增长的工具，以及一些研究和开发工作，以继续改进气球的硬件和性能。”他补充说，这份未经竞标而授予的合同是“政府的一项决定，即对于这种收集全球数据的能力，我们是唯一一家能够满足其运营需求的公司。” WindBorne 首席执行官 John Dean 在 8 月份告诉 TechCrunch，该公司已筹集了 3700 万美元的 B 轮资金以继续扩大业务。今年夏天早些时候，该公司发布了最新版本的预测模型 WeatherMesh 6，据称该模型比欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 使用物理定律模拟大气的传统模型提供了更准确的预测。自从几年前 Transformer 模型架构的出现以及 ECMWF 发布海量天气数据集以来，人工智能天气预报已成为深度学习技术最有效的用途之一。气象学家以前依靠昂贵的超级计算机运行详细的方程来近似大气的行为。现在，端到端学习可以吸收数十年的天气数据并更快地发布预测。事实证明，前沿实验室和政府机构建立的模型比传统预测更准确，尽管它仍然是一个锯齿状的前沿，需要两种类型的预测才能对天气进行有用的了解。谷歌 DeepMind 的最新天气模型提供了重要的新功能，其气旋预报工具对于美国政府如何应对飓风季节变得越来越重要。 8 月，WindBorne 成为第一个派出无动力飞行系统（没有发动机）来收集台风眼数据的组织。该公司通过调整气球高度、放气或撒下作为压舱物的沙子来操纵气球，将气球送入风中，将它们带到需要去的地方。苏什科说：“这是一个非常新颖的步骤，其中两个要素是，一是拥有良好的风和天气模型，并知道如何驾驭它们；二是拥有足够大的星座，以便在正确的位置放置气球。” “这是深度学习模型首次用于实际运营决策。”