20 settembre 2024
L'intelligenza artificiale (AI) sta emergendo come una soluzione praticabile poiché la quantità di condizioni meteorologiche e i dati climatici superano ciò che i metodi di previsione tradizionali possono gestire. La startup recentemente finanziata Brightband mira a rivoluzionare le previsioni meteorologiche integrando l'apprendimento automatico sia in piattaforme open source che proprietarie.
Attualmente, le previsioni meteorologiche si basano su modelli statistici e numerici vecchi di decenni. Sebbene questi modelli basati sulla fisica siano affidabili, spesso richiedono supercomputer e lunghi tempi di elaborazione, il che li rende meno efficienti. Al contrario, l’intelligenza artificiale ha mostrato una notevole capacità di prevedere gli eventi meteorologici imparando dai modelli meteorologici e dalle osservazioni globali. Eccelle nell'identificare modelli all'interno di set di dati di grandi dimensioni.
Allora perché l’intelligenza artificiale non è ancora lo standard nelle previsioni meteorologiche? Secondo Julian Green, CEO e co-fondatore di Brightband, uno dei motivi principali è che le aziende meteorologiche e le agenzie governative spesso hanno difficoltà ad attrarre i migliori talenti dell'intelligenza artificiale. Allo stesso tempo, le aziende tecnologiche, pur essendo esperte nell’intelligenza artificiale, non danno priorità al meteo come obiettivo principale delle loro operazioni. Aggiunge che Brightband sta riunendo esperti in meteorologia, dati e intelligenza artificiale per implementare l'intelligenza artificiale nelle previsioni e renderla accessibile a tutti.
Sulla base di numerosi dati meteorologici, l’azienda sta attualmente sviluppando il proprio algoritmo di previsione basato sull’intelligenza artificiale. Daniel Rothenberg, co-fondatore e responsabile dei dati e del meteo, spiega che stanno costruendo le basi dei modelli basati sulla fisica, e l'intelligenza artificiale consente loro di estenderli e migliorarli, riconoscendo l'eredità dei modelli precedenti.
Uno dei principali vantaggi dell'approccio di Brightband è la velocità. I modelli basati sull’intelligenza artificiale sono particolarmente utili per i settori con esigenze specifiche, come energia, trasporti e agricoltura, poiché possono fornire previsioni molto più rapidamente e a un costo inferiore rispetto ai metodi tradizionali.
In particolare, Brightband si è impegnata a rendere i suoi principali modelli di previsione accessibili al pubblico. La strategia dell'azienda è quella di fornire il modello, i dati di formazione e la metrica di valutazione, il tutto senza alcun costo, concentrandosi sulla fornitura di servizi premium per capacità più specializzate.
Secondo Rothenberg, la sfida di lavorare con grandi quantità di dati meteorologici storici, come quelli raccolti da palloni meteorologici e satelliti, spesso porta a trascurarli. Per migliorare la precisione e la portata delle sue previsioni, Brightband prevede di incorporare questi dati non sfruttati nei suoi modelli.
Sebbene Brightband sia ancora una società giovane, mira ad avere un modello funzionante entro la fine del 2024. Prelude Ventures ha guidato il round di finanziamento di serie A da 10 milioni di dollari della startup. Anche se opera come entità a scopo di lucro, Brightband è strutturata come una società di pubblica utilità (PBC), riflettendo il suo impegno per la trasparenza e gli obiettivi orientati alla missione.
Prima di implementare qualsiasi soluzione specifica per il clima, anticipare un prodotto di previsione meteorologica; entro la fine dell’anno probabilmente verranno introdotti ulteriori miglioramenti. Utilizzando un approccio open source e una tecnologia AI all'avanguardia, Brightband ha il potenziale per rivoluzionare le previsioni meteorologiche, rendendole più convenienti, più veloci e accessibili a un pubblico più ampio.