20 верасня 2024 г
Штучны інтэлект (AI) становіцца жыццяздольным рашэннем па меры змены надвор'я і кліматычныя дадзеныя пераўзыходзяць тое, што могуць апрацоўваць традыцыйныя метады прагназавання. Нядаўна прафінансаваны стартап Brightband накіраваны на рэвалюцыю ў прагназаванні надвор'я шляхам інтэграцыі машыннага навучання як у адкрытыя, так і ў прапрыетарныя платформы.
У цяперашні час прагнозы надвор'я абапіраюцца на статыстычныя і лікавыя мадэлі дзесяцігоддзяў. Нягледзячы на тое, што гэтыя заснаваныя на фізіцы мадэлі надзейныя, яны часта патрабуюць суперкампутараў і працяглага часу апрацоўкі, што робіць іх менш эфектыўнымі. Наадварот, штучны інтэлект прадэманстраваў выдатную здольнасць прадказваць пагодныя з'явы, вывучаючы глабальныя ўмовы надвор'я і назіранні. Ён выдатна спраўляецца з выяўленнем шаблонаў у вялікіх наборах даных.
Такім чынам, чаму ІІ яшчэ не з'яўляецца стандартам у прагназаванні надвор'я? Паводле Джуліяна Грына, генеральны дырэктар і сузаснавальнік Brightband, адной з галоўных прычын з'яўляецца тое, што метэаралагічныя кампаніі і дзяржаўныя ўстановы часта змагаюцца з прыцягненнем лепшых талентаў у галіне штучнага інтэлекту. У той жа час тэхналагічныя кампаніі, хоць і валодаюць кваліфікацыяй у галіне штучнага інтэлекту, не ставяць надвор'е ў прыярытэт у сваёй дзейнасці. Ён дадае, што Brightband аб'ядноўвае экспертаў у галіне метэаралогіі, дадзеных і штучнага інтэлекту, каб укараніць штучны інтэлект у прагназаванні і зрабіць яго даступным для ўсіх.
Абапіраючыся на шырокія метэаралагічныя дадзеныя, кампанія ў цяперашні час распрацоўвае ўласны алгарытм прагназавання на аснове штучнага інтэлекту. Даніэль Ротэнберг, сузаснавальнік і кіраўнік аддзела даных і надвор'я, тлумачыць, што яны будуюць аснову мадэляў, заснаваных на фізіцы, AI дазваляе ім пашыраць і паляпшаць іх, прызнаючы спадчыну больш ранніх мадэляў.
Адной з ключавых пераваг падыходу Brightband з'яўляецца хуткасць. Мадэлі, якія кіруюцца штучным інтэлектам, асабліва карысныя для галін з асаблівымі патрэбамі, такіх як энергетыка, транспарт і сельская гаспадарка, паколькі яны могуць даваць прагнозы значна хутчэй і з меншымі выдаткамі ў параўнанні з традыцыйнымі метадамі.
У прыватнасці, Brightband абавязваецца зрабіць свае асноўныя мадэлі прагназавання агульнадаступнымі. Стратэгія кампаніі заключаецца ў прадастаўленні мадэлі, навучальных даных і паказчыкаў ацэнкі, і ўсё гэта бясплатна, адначасова засяродзіўшыся на прадастаўленні паслуг прэміум-класа для больш спецыялізаваных магчымасцей.
Па словах Ратэнберга, праблема працы з вялізнымі аб'ёмамі гістарычных даных аб надвор'і, такіх як тыя, што збіраюцца з метэасферных шароў і спадарожнікаў, часта прыводзіць да таго, што яны не заўважаюцца. Каб павысіць дакладнасць і маштаб сваіх прагнозаў, Brightband плануе ўключыць гэтыя нявыкарыстаныя даныя ў свае мадэлі.
Нягледзячы на тое, што Brightband яшчэ маладая кампанія, яна імкнецца атрымаць працуючую мадэль да канца 2024 года. Prelude Ventures узначаліла раўнд фінансавання серыі A стартапа на 10 мільёнаў долараў. Нягледзячы на тое, што Brightband дзейнічае як камерцыйная арганізацыя, яна структуравана як грамадска карысная карпарацыя (PBC), што адлюстроўвае яе імкненне да празрыстасці і мэтаў, якія кіруюцца місіяй.
Перш чым укараняць якія-небудзь кліматычныя рашэнні, прадбачыце прадукт для прагназавання надвор'я; далейшыя ўдасканаленні, верагодна, будуць уведзены да канца года. Выкарыстоўваючы падыход з адкрытым зыходным кодам і перадавую тэхналогію штучнага інтэлекту, Brightband можа зрабіць рэвалюцыю ў прагназаванні надвор'я, зрабіўшы яго больш эканамічна эфектыўным, хуткім і даступным для шырокай аўдыторыі.