20 сентября 2024 г.
Искусственный интеллект (ИИ) становится жизнеспособным решением, поскольку количество погодных и климатические данные превосходят то, с чем могут справиться традиционные методы прогнозирования. Недавно получивший финансирование стартап Brightband стремится произвести революцию в прогнозировании погоды путем интеграции машинного обучения как в платформы с открытым исходным кодом, так и в собственные платформы.
В настоящее время прогнозы погоды основаны на статистических и численных моделях, созданных десятилетия назад. Хотя эти основанные на физике модели надежны, они часто требуют суперкомпьютеров и длительного времени обработки, что делает их менее эффективными. Напротив, ИИ продемонстрировал замечательную способность предсказывать погодные явления, изучая глобальные погодные условия и наблюдения. Он превосходно справляется с выявлением закономерностей в больших наборах данных.
Так почему же ИИ еще не стал стандартом в прогнозировании погоды? По словам Джулиана Грина, генеральный директор и соучредитель Brightband, одна из основных причин заключается в том, что метеорологические компании и правительственные учреждения часто испытывают трудности с привлечением лучших специалистов в области искусственного интеллекта. В то же время технологические компании, хотя и имеют опыт работы с ИИ, не отдают погоде приоритет в качестве основного направления своей деятельности. Он добавляет, что Brightband объединяет экспертов в области метеорологии, данных и искусственного интеллекта, чтобы внедрить ИИ в прогнозирование и сделать его доступным для всех.
На основе обширных метеорологических данных компания в настоящее время разрабатывает собственный алгоритм прогнозирования на основе искусственного интеллекта. Дэниел Ротенберг, соучредитель и руководитель отдела данных и погоды, объясняет, что они закладывают основу для моделей, основанных на физике, а искусственный интеллект позволяет им расширять и улучшать их, признавая наследие более ранних моделей.
Одним из ключевых преимуществ подхода Brightband является скорость. Модели на основе искусственного интеллекта особенно полезны для отраслей с особыми потребностями, таких как энергетика, транспорт и сельское хозяйство, поскольку они могут предоставлять прогнозы гораздо быстрее и с меньшими затратами по сравнению с традиционными методами.
Примечательно, что Brightband взяла на себя обязательство сделать свои основные модели прогнозирования публично доступными. Стратегия компании заключается в предоставлении модели, данных для обучения и показателей оценки бесплатно, при этом основное внимание уделяется предоставлению услуг премиум-класса для более специализированных возможностей.
По словам Ротенберга, сложность работы с огромными объемами исторических данных о погоде, например, собранных с метеозондов и спутников, часто приводит к тому, что их упускают из виду. Чтобы повысить точность и масштаб своих прогнозов, Brightband планирует включить эти неиспользованные данные в свои модели.
Хотя Brightband все еще молодая компания, она стремится создать работающую модель к концу 2024 года. Prelude Ventures возглавила раунд финансирования стартапа серии A на сумму 10 миллионов долларов. Несмотря на то, что Brightband действует как коммерческая организация, она структурирована как корпорация общественного блага (PBC), что отражает ее приверженность прозрачности и достижению поставленных целей.
Прежде чем внедрять какие-либо климатические решения, подготовьте прогноз погоды; дальнейшие усовершенствования, вероятно, будут внесены к концу года. Используя подход с открытым исходным кодом и передовые технологии искусственного интеллекта, Brightband может произвести революцию в прогнозировании погоды, сделав его более экономичным, быстрым и доступным для более широкой аудитории.