20 սեպտեմբերի, 2024 թ
Artificial Intelligence (AI) ի հայտ է գալիս որպես կենսունակ լուծում, քանի որ եղանակի քանակությունը և կլիմայի տվյալները գերազանցում են կանխատեսման ավանդական մեթոդներին: Վերջերս ֆինանսավորվող Brightband ստարտափը նպատակ ունի հեղափոխել եղանակի կանխատեսումը՝ ինտեգրելով մեքենայական ուսուցումը ինչպես բաց կոդով, այնպես էլ սեփական հարթակներում:
Ներկայումս եղանակի կանխատեսումները հիմնված են տասնամյակների վաղեմության վիճակագրական և թվային մոդելների վրա: Թեև ֆիզիկայի վրա հիմնված այս մոդելները հուսալի են, դրանք հաճախ պահանջում են գերհամակարգիչներ և մշակման մեծ ժամանակ, ինչը նրանց դարձնում է ավելի քիչ արդյունավետ: Ի հակադրություն, AI-ն ցույց է տվել եղանակային իրադարձությունները կանխատեսելու ուշագրավ կարողություն՝ սովորելով գլոբալ եղանակային օրինաչափություններից և դիտարկումներից: Այն գերազանցում է օրինաչափությունների հայտնաբերումը մեծ տվյալների հավաքածուներում:
Այսպիսով, ինչու՞ AI-ն դեռևս ստանդարտ չէ եղանակի կանխատեսման մեջ: Ըստ Ջուլիան Գրինի, գործադիր տնօրեն և Brightband-ի համահիմնադիրը, հիմնական պատճառներից մեկն այն է, որ օդերևութաբանական ընկերությունները և պետական կառույցները հաճախ պայքարում են արհեստական ինտելեկտի լավագույն տաղանդներ ներգրավելու համար: Միևնույն ժամանակ, տեխնոլոգիական ընկերությունները, չնայած արհեստական ինտելեկտի հմտություններին, առաջնահերթություն չեն տալիս եղանակին որպես իրենց գործունեության հիմնական նպատակ: Նա ավելացնում է, որ Brightband-ը միավորում է օդերևութաբանության, տվյալների և արհեստական ինտելեկտի մասնագետներին՝ կանխատեսման մեջ արհեստական ինտելեկտը կիրառելու և այն բոլորին հասանելի դարձնելու համար։
Ընդարձակ օդերևութաբանական տվյալների հիման վրա ընկերությունը ներկայումս մշակում է AI-ի վրա հիմնված կանխատեսման սեփական ալգորիթմը: Տվյալների և եղանակի համահիմնադիր և ղեկավար Դանիել Ռոտենբերգը բացատրում է, որ իրենք կառուցում են ֆիզիկայի վրա հիմնված մոդելների հիմքը, AI-ն թույլ է տալիս ընդլայնել և կատարելագործել դրանք՝ ընդունելով ավելի վաղ մոդելների ժառանգությունը:
Brightband-ի մոտեցման հիմնական առավելություններից մեկն արագությունն է: AI-ի վրա հիմնված մոդելները հատկապես շահավետ են հատուկ կարիքներ ունեցող ոլորտների համար, ինչպիսիք են էներգետիկան, տրանսպորտը և գյուղատնտեսությունը, քանի որ դրանք կարող են կանխատեսումներ ապահովել շատ ավելի արագ և ավելի ցածր գնով՝ համեմատած ավանդական մեթոդների:
Հատկանշական է, որ Brightband-ը պարտավորվել է իր հիմնական կանխատեսման մոդելները հանրային հասանելի դարձնել: Ընկերության ռազմավարությունն է մոդելը, ուսուցման տվյալները և գնահատման չափանիշը տրամադրել առանց ծախսերի՝ միաժամանակ կենտրոնանալով պրեմիում ծառայությունների մատուցման վրա՝ ավելի մասնագիտացված հնարավորությունների համար:
Ըստ Ռոթենբերգի, եղանակային վիթխարի պատմական տվյալների հետ աշխատելու դժվարությունը, ինչպիսին է օդապարիկներից և արբանյակներից հավաքվածները, հաճախ հանգեցնում է նրան, որ դրանք անտեսվում են: Իր կանխատեսումների ճշգրտությունն ու շրջանակը բարձրացնելու համար Brightband-ը նախատեսում է ներառել այս չօգտագործված տվյալները իր մոդելներում:
Չնայած Brightband-ը դեռ երիտասարդ ընկերություն է, այն նպատակ ունի ունենալ գործող մոդել մինչև 2024 թվականի վերջ: Prelude Ventures-ը գլխավորեց ստարտափի 10 միլիոն դոլար արժողությամբ A Series A-ի ֆինանսավորման փուլը: Չնայած այն գործում է որպես շահույթ հետապնդող կազմակերպություն, Brightband-ը կառուցված է որպես հանրային շահերի կորպորացիա (PBC), որն արտացոլում է նրա նվիրվածությունը թափանցիկության և առաքելության վրա հիմնված նպատակներին:
Նախքան կլիմայական որևէ լուծում կիրառելը, սպասեք եղանակի կանխատեսման արտադրանք. հետագա բարելավումները, հավանաբար, կներդրվեն մինչև տարեվերջ: Օգտագործելով բաց կոդով մոտեցումը և առաջադեմ AI տեխնոլոգիան՝ Brightband-ն ունի եղանակի կանխատեսումը հեղափոխելու ներուժ՝ դարձնելով այն ավելի ծախսարդյունավետ, ավելի արագ և հասանելի ավելի լայն լսարանի համար: