20 de setembro de 2024
A intelixencia artificial (IA) está emerxendo como unha solución viable a medida que a cantidade de tempo e os datos climáticos superan o que poden manexar os métodos tradicionais de predición. A startup financiada recentemente Brightband ten como obxectivo revolucionar a previsión meteorolóxica integrando a aprendizaxe automática tanto en plataformas de código aberto como propietarias.
Actualmente, as predicións meteorolóxicas dependen de modelos estatísticos e numéricos de décadas de antigüidade. Aínda que estes modelos baseados na física son fiables, a miúdo requiren supercomputadoras e un tempo de procesamento extenso, o que os fai menos eficientes. Pola contra, a IA mostrou unha notable capacidade para prever eventos meteorolóxicos aprendendo dos patróns e observacións meteorolóxicas globais. Destaca na identificación de patróns dentro de grandes conxuntos de datos.
Entón, por que a IA aínda non é o estándar na previsión meteorolóxica? Segundo Julian Green, CEO e cofundador de Brightband, un dos principais motivos é que as empresas meteorolóxicas e as axencias gobernamentais adoitan loitar para atraer o talento de IA. Ao mesmo tempo, as empresas tecnolóxicas, aínda que son hábiles en IA, non priorizan o clima como foco principal das súas operacións. Engade que Brightband está unindo expertos en meteoroloxía, datos e intelixencia artificial para implementar a IA na previsión e facelo accesible a todos.
Baseándose en datos meteorolóxicos extensos, a compañía está a desenvolver actualmente o seu propio algoritmo de predición impulsado pola IA. Daniel Rothenberg, cofundador e xefe de datos e tempo, explica que están construíndo a base dos modelos baseados na física, a IA permitíndolles estender e mellorar, recoñecendo o legado de modelos anteriores.
Unha das principais vantaxes do enfoque de Brightband é a velocidade. Os modelos impulsados pola intelixencia artificial son particularmente beneficiosos para industrias con necesidades específicas, como a enerxía, o transporte e a agricultura, xa que poden proporcionar previsións moito máis rápido e a un custo menor en comparación cos métodos tradicionais.
En particular, Brightband comprometeuse a facer os seus principais modelos de predición accesibles ao público. A estratexia da empresa é proporcionar o modelo, os datos de formación e a métrica de avaliación, todo sen custo, ao tempo que se concentra en ofrecer servizos premium para capacidades máis especializadas.
Segundo Rothenberg, o desafío de traballar coas grandes cantidades de datos meteorolóxicos históricos, como os recollidos de globos meteorolóxicos e satélites, moitas veces leva a que se pasen por alto. Para mellorar a precisión e o alcance das súas previsións, Brightband planea incorporar estes datos sen explotar aos seus modelos.
Aínda que Brightband aínda é unha empresa nova, pretende ter un modelo que funcione a finais de 2024. Prelude Ventures liderou a rolda de financiamento da serie A de 10 millóns de dólares. Aínda que opera como unha entidade con ánimo de lucro, Brightband estrutúrase como unha corporación de beneficio público (PBC), que reflicte o seu compromiso coa transparencia e os obxectivos orientados á misión.
Antes de implementar calquera solución específica para o clima, prevé un produto de predición meteorolóxica; é probable que se introduzan máis melloras a finais de ano. Utilizando un enfoque de código aberto e tecnoloxía de IA de vangarda, Brightband ten o potencial de revolucionar a previsión meteorolóxica, facéndoa máis rendible, máis rápida e accesible para un público máis amplo.