20. September 2024
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich zu einer praktikablen Lösung, da die Menge an Wetter und Klimadaten übersteigen die Möglichkeiten herkömmlicher Prognosemethoden. Das kürzlich finanzierte Startup Brightband zielt darauf ab, die Wettervorhersage zu revolutionieren, indem es maschinelles Lernen sowohl in Open-Source- als auch in proprietäre Plattformen integriert.
Derzeit basieren Wettervorhersagen auf jahrzehntealten statistischen und numerischen Modellen. Obwohl diese physikbasierten Modelle zuverlässig sind, erfordern sie oft Supercomputer und viel Rechenzeit, was sie weniger effizient macht. Im Gegensatz dazu hat die KI eine bemerkenswerte Fähigkeit gezeigt, Wetterereignisse vorherzusagen, indem sie aus globalen Wettermustern und -beobachtungen lernt. Es zeichnet sich durch die Erkennung von Mustern in großen Datensätzen aus.
Warum ist KI also noch nicht der Standard in der Wettervorhersage? Laut Julian Green, CEO und Mitbegründer von Brightband, einer der Hauptgründe dafür ist, dass Wetterunternehmen und Regierungsbehörden oft Schwierigkeiten haben, Top-KI-Talente anzuziehen. Gleichzeitig räumen Technologieunternehmen, obwohl sie sich mit KI auskennen, das Wetter nicht als Hauptschwerpunkt ihrer Geschäftstätigkeit ein. Er fügt hinzu, dass Brightband Experten für Meteorologie, Daten und künstliche Intelligenz vereint, um KI in Prognosen zu implementieren und sie für jedermann zugänglich zu machen.
Basierend auf umfangreichen meteorologischen Daten entwickelt das Unternehmen derzeit einen eigenen KI-gesteuerten Prognosealgorithmus. Daniel Rothenberg, Mitbegründer und Leiter für Daten und Wetter, erklärt, dass sie die Grundlage für die physikbasierten Modelle schaffen, wobei die KI es ihnen ermöglicht, sie zu erweitern und zu verbessern und dabei das Erbe früherer Modelle anzuerkennen.
Einer der Hauptvorteile des Brightband-Ansatzes ist die Geschwindigkeit. KI-gesteuerte Modelle sind besonders für Branchen mit spezifischen Anforderungen wie Energie, Transport und Landwirtschaft von Vorteil, da sie im Vergleich zu herkömmlichen Methoden wesentlich schneller und zu geringeren Kosten Prognosen liefern können.
Brightband hat sich insbesondere dazu verpflichtet, seine wichtigsten Prognosemodelle [öffentlich zugänglich] zu machen (https://github.com/brightbandtech/). Die Strategie des Unternehmens besteht darin, das Modell, die Trainingsdaten und die Bewertungsmetrik kostenlos bereitzustellen und sich gleichzeitig auf die Bereitstellung von Premium-Services für speziellere Funktionen zu konzentrieren.
Laut Rothenberg führt die Herausforderung bei der Arbeit mit den riesigen Mengen historischer Wetterdaten – wie sie beispielsweise von Wetterballons und Satelliten gesammelt werden – oft dazu, dass diese übersehen werden. Um die Genauigkeit und den Umfang seiner Prognosen zu verbessern, plant Brightband, diese ungenutzten Daten in seine Modelle zu integrieren.
Obwohl Brightband noch ein junges Unternehmen ist, strebt es bis Ende 2024 ein funktionierendes Modell an. Prelude Ventures leitete die 10-Millionen-Dollar-Finanzierungsrunde der Serie A des Startups. Obwohl Brightband als gewinnorientiertes Unternehmen tätig ist, ist es als gemeinnützige Körperschaft (Public Benefit Corporation, PBC) strukturiert, was sein Engagement für Transparenz und missionsorientierte Ziele widerspiegelt.
Bevor Sie klimaspezifische Lösungen implementieren, denken Sie über ein Wettervorhersageprodukt nach. Weitere Verbesserungen werden voraussichtlich bis Ende des Jahres eingeführt. Durch den Einsatz eines Open-Source-Ansatzes und modernster KI-Technologie hat Brightband das Potenzial, die Wettervorhersage zu revolutionieren und sie kostengünstiger, schneller und einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.