20 September 2024
Kunsmatige Intelligensie (KI) kom na vore as 'n lewensvatbare oplossing namate die hoeveelheid weer en klimaatdata oortref wat tradisionele voorspellingsmetodes kan hanteer. Die onlangs befondsde opstart Brightband het ten doel om weervoorspelling te revolusioneer deur masjienleer in beide oopbron- en eie platforms te integreer.
Tans maak weervoorspellings staat op dekades-oue statistiese en numeriese modelle. Alhoewel hierdie fisika-gebaseerde modelle betroubaar is, benodig hulle dikwels superrekenaars en uitgebreide verwerkingstyd, wat hulle minder doeltreffend maak. In teenstelling hiermee het KI 'n merkwaardige vermoë getoon om weergebeure te voorspel deur te leer uit globale weerpatrone en waarnemings. Dit blink uit in die identifisering van patrone binne groot datastelle.
So, hoekom is KI nog nie die standaard in weervoorspelling nie? Volgens Julian Green, uitvoerende hoof en medestigter van Brightband, is een van die hoofredes dat weermaatskappye en regeringsagentskappe dikwels sukkel om top KI-talent te lok. Terselfdertyd prioritiseer tegnologiemaatskappye, hoewel hulle vaardig is in KI, nie weer as 'n hooffokus van hul bedrywighede nie. Hy voeg by dat Brightband kundiges in meteorologie, data en kunsmatige intelligensie verenig om KI in voorspelling te implementeer en dit vir almal toeganklik te maak.
Op grond van uitgebreide meteorologiese data ontwikkel die maatskappy tans sy eie KI-gedrewe voorspellingsalgoritme. Daniel Rothenberg, medestigter en hoof van data en weer, verduidelik dat hulle besig is om die grondslag van die fisika-gebaseerde modelle te bou, KI wat hulle toelaat om dit uit te brei en daarop te verbeter, met erkenning van die nalatenskap van vroeëre modelle.
Een van die belangrikste voordele van Brightband se benadering is spoed. KI-gedrewe modelle is veral voordelig vir nywerhede met spesifieke behoeftes, soos energie, vervoer en landbou, aangesien hulle voorspellings baie vinniger en teen 'n laer koste in vergelyking met tradisionele metodes kan verskaf.
Brightband het veral daartoe verbind om sy kernvoorspellingsmodelle [openbaar toeganklik] te maak (https://github.com/brightbandtech/). Die maatskappy se strategie is om die model, die opleidingsdata en die evalueringsmetriek te verskaf, alles sonder 'n koste, terwyl dit fokus op die lewering van premium dienste vir meer gespesialiseerde vermoëns.
Volgens Rothenberg lei die uitdaging om met die groot hoeveelhede historiese weerdata te werk – soos dié wat van weerballonne en satelliete ingesamel is – dikwels daartoe dat dit misgekyk word. Om die akkuraatheid en omvang van sy voorspellings te verbeter, beplan Brightband om hierdie onontginde data in sy modelle in te sluit.
Alhoewel Brightband nog 'n jong maatskappy is, beoog dit om teen die einde van 2024 'n werkende model te hê. Prelude Ventures het die opstart se $10 miljoen Series A-finansieringsronde gelei. Alhoewel dit as 'n winsgewende entiteit funksioneer, is Brightband gestruktureer as 'n openbare weldaadskorporasie (PBC), wat sy verbintenis tot deursigtigheid en missiegedrewe doelwitte weerspieël.
Voor die implementering van enige klimaatspesifieke oplossings, verwag 'n weervoorspellingsproduk; verdere verbeterings sal waarskynlik teen die einde van die jaar ingestel word. Deur gebruik te maak van 'n oopbronbenadering en die nuutste KI-tegnologie, het Brightband die potensiaal om weervoorspelling te revolusioneer, wat dit meer koste-effektief, vinniger en toeganklik maak vir 'n breër gehoor.