Источник фотографии: TechCrunch
Военно-воздушные силы США заключили с WindBorne Systems контракт на закупку данных, которые собирает флот автономных метеорологических аэростатов компании. Максимальная стоимость соглашения может составить $49 млн, однако ведомство оплачивает только фактически заказанные сведения. На данный момент сумма размещённых заказов достигла $1,7 млн.
WindBorne управляет примерно 700 аэростатами, работающими в разных регионах мира. Они получают данные о состоянии атмосферы с помощью датчиков, после чего компания продаёт эти сведения заказчикам и использует их в собственной модели прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта. Стартап, основанный в 2015 году и расположенный в городе Редвуд-Сити, штат Калифорния, стал одной из первых организаций, напрямую передавших эмпирические данные в модель погоды с глубоким обучением.
Американские военные и Национальная метеорологическая служба уже сотрудничали с WindBorne, но нынешнее соглашение стало крупнейшим контрактом компании. Военно-воздушные силы могут заказывать данные для определённых регионов и конкретных периодов, поэтому руководство стартапа ожидает дальнейшего увеличения объёма заказов. Контракт заключили без конкурентного отбора.
«В основном это механизм, который позволит продолжить расширение группировки, а также вести исследования и разработки для дальнейшего улучшения оборудования и характеристик аэростатов», — сообщил TechCrunch сооснователь и технический директор WindBorne Андрей Сушко. По его словам, решение заключить соглашение без конкурса означает, что правительство сочло WindBorne единственной компанией, способной собирать глобальные данные способом, соответствующим требованиям проводимых операций.
В августе генеральный директор WindBorne Джон Дин рассказал TechCrunch о привлечении компанией $37 млн в рамках раунда финансирования серии B. Ранее летом стартап представил модель прогнозирования WeatherMesh 6 и заявил, что она точнее традиционной системы Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды, которая моделирует атмосферу на основе физических законов. Развитие моделей искусственного интеллекта ускорилось после появления архитектуры трансформеров и публикации ECMWF крупного набора метеорологических данных: такие системы обрабатывают многолетние наблюдения и быстрее формируют прогнозы, хотя для полноценного анализа по-прежнему применяются и традиционные методы.
В августе WindBorne также первой направила безмоторную летательную систему в центр тайфуна для сбора данных. Аэростаты меняют высоту, выпуская воздух или сбрасывая песок, используемый как балласт, чтобы попасть в воздушные потоки, которые переносят их в нужном направлении. «Это довольно необычный шаг, и для него нужны два компонента: во-первых, точные модели ветра и погоды и умение прокладывать по ним маршрут; во-вторых, достаточно крупная группировка, чтобы аэростаты находились в подходящих местах», — сказал Сушко, добавив, что это был один из первых случаев применения модели глубокого обучения для принятия реальных оперативных решений.