20 września 2024 r
Sztuczna inteligencja (AI) staje się realnym rozwiązaniem, ponieważ ilość warunków pogodowych i dane klimatyczne przewyższają możliwości tradycyjnych metod prognozowania. Założony niedawno startup Brightband ma na celu zrewolucjonizowanie prognozowania pogody poprzez integrację uczenia maszynowego zarówno z platformami open source, jak i zastrzeżonymi.
Obecnie prognozy pogody opierają się na istniejących od kilkudziesięciu lat modelach statystycznych i numerycznych. Chociaż te modele oparte na fizyce są niezawodne, często wymagają superkomputerów i długiego czasu przetwarzania, co czyni je mniej wydajnymi. Natomiast sztuczna inteligencja wykazała niezwykłą zdolność przewidywania zdarzeń pogodowych poprzez uczenie się na podstawie globalnych wzorców pogodowych i obserwacji. Doskonale radzi sobie z identyfikowaniem wzorców w dużych zbiorach danych.
Dlaczego więc sztuczna inteligencja nie jest jeszcze standardem w prognozowaniu pogody? Według Juliana Greena, dyrektor generalny i współzałożyciel Brightband, jednym z głównych powodów jest to, że firmy pogodowe i agencje rządowe często mają trudności z przyciągnięciem najlepszych talentów w zakresie sztucznej inteligencji. Jednocześnie firmy technologiczne, choć posiadają wiedzę w zakresie sztucznej inteligencji, nie traktują pogody jako głównego celu swojej działalności. Dodaje, że Brightband jednoczy ekspertów w dziedzinie meteorologii, danych i sztucznej inteligencji, aby wdrożyć sztuczną inteligencję w prognozowaniu i udostępnić ją każdemu.
W oparciu o obszerne dane meteorologiczne firma opracowuje obecnie własny algorytm prognozowania oparty na sztucznej inteligencji. Daniel Rothenberg, współzałożyciel i szef ds. danych i pogody, wyjaśnia, że tworzą podstawy modeli opartych na fizyce, a sztuczna inteligencja umożliwia ich rozszerzanie i ulepszanie, uznając dziedzictwo wcześniejszych modeli.
Jedną z kluczowych zalet podejścia Brightband jest szybkość. Modele oparte na sztucznej inteligencji są szczególnie korzystne dla branż o specyficznych potrzebach, takich jak energetyka, transport i rolnictwo, ponieważ mogą dostarczać prognozy znacznie szybciej i po niższych kosztach w porównaniu z metodami tradycyjnymi.
Warto zauważyć, że firma Brightband zobowiązała się do udostępnienia swoich podstawowych modeli prognostycznych publicznie. Strategia firmy polega na dostarczaniu modelu, danych szkoleniowych i metryki oceny, a wszystko to bez kosztów, przy jednoczesnym skupieniu się na dostarczaniu usług premium w zakresie bardziej wyspecjalizowanych możliwości.
Według Rothenberga wyzwanie, jakim jest praca z ogromną ilością historycznych danych pogodowych – takich jak te zebrane z balonów meteorologicznych i satelitów – często prowadzi do ich przeoczenia. Aby zwiększyć dokładność i zakres swoich prognoz, Brightband planuje włączyć te niewykorzystane dane do swoich modeli.
Chociaż Brightband jest wciąż młodą firmą, jej celem jest opracowanie działającego modelu do końca 2024 r. Prelude Ventures przewodziło rundzie finansowania startupu w wysokości 10 milionów dolarów w ramach serii A. Mimo że Brightband działa jako podmiot nastawiony na zysk, ma strukturę korporacji pożytku publicznego (PBC), co odzwierciedla jej zaangażowanie w przejrzystość i cele oparte na misji.
Przed wdrożeniem jakichkolwiek rozwiązań specyficznych dla klimatu, przygotuj produkt do prognozowania pogody; dalsze ulepszenia zostaną prawdopodobnie wprowadzone do końca roku. Wykorzystując podejście open source i najnowocześniejszą technologię sztucznej inteligencji, Brightband może zrewolucjonizować prognozowanie pogody, czyniąc je bardziej opłacalnym, szybszym i dostępnym dla szerszego grona odbiorców.