20 вересня 2024 року
Штучний інтелект (ШІ) стає життєздатним рішенням, оскільки кількість погодних умов і кліматичні дані перевершують те, що можуть опрацювати традиційні методи прогнозування. Нещодавно профінансований стартап Brightband має на меті зробити революцію в прогнозуванні погоди шляхом інтеграції машинного навчання в платформи з відкритим вихідним кодом і пропрієтарні платформи.
В даний час прогнози погоди спираються на статистичні та числові моделі десятиліть давності. Хоча ці засновані на фізиці моделі є надійними, вони часто вимагають суперкомп’ютерів і значного часу обробки, що робить їх менш ефективними. Навпаки, ШІ продемонстрував надзвичайну здатність передбачати погодні явища, вивчаючи глобальні погодні умови та спостереження. Він відмінно справляється з виявленням шаблонів у великих наборах даних.
Отже, чому ШІ ще не є стандартом у прогнозуванні погоди? За словами Джуліана Гріна, генеральний директор і співзасновник Brightband, одна з головних причин полягає в тому, що метеорологічні компанії та державні установи часто не можуть залучити кращих талантів у сфері штучного інтелекту. У той же час технічні компанії, хоч і володіють навичками роботи зі штучним інтелектом, не вважають погоду головним напрямком своєї діяльності. Він додає, що Brightband об’єднує експертів з метеорології, даних і штучного інтелекту, щоб запровадити штучний інтелект у прогнозуванні та зробити його доступним для всіх.
Базуючись на обширних метеорологічних даних, компанія зараз розробляє власний алгоритм прогнозування, керований ШІ. Даніель Ротенберг, співзасновник і керівник відділу даних і погоди, пояснює, що вони будують основу моделей на основі фізики, а ШІ дозволяє їм розширювати та вдосконалювати їх, визнаючи спадщину попередніх моделей.
Однією з ключових переваг підходу Brightband є швидкість. Моделі на основі штучного інтелекту особливо корисні для галузей із особливими потребами, таких як енергетика, транспорт і сільське господарство, оскільки вони можуть надавати прогнози набагато швидше та з нижчою ціною порівняно з традиційними методами.
Зокрема, Brightband зобов’язався зробити свої основні моделі прогнозування загальнодоступними. Стратегія компанії полягає в тому, щоб безкоштовно надати модель, навчальні дані та показник оцінки, зосередившись на наданні послуг преміум-класу для більш спеціалізованих можливостей.
За словами Ротенберга, проблема роботи з величезною кількістю історичних даних про погоду, таких як ті, що збираються з повітряних куль і супутників, часто призводить до того, що їх не помічають. Щоб підвищити точність і обсяг своїх прогнозів, Brightband планує включити ці невикористані дані у свої моделі.
Незважаючи на те, що Brightband все ще молода компанія, вона прагне мати робочу модель до кінця 2024 року. Prelude Ventures очолила раунд фінансування стартапу серії A на 10 мільйонів доларів. Незважаючи на те, що Brightband працює як комерційна організація, вона структурована як суспільно корисна корпорація (PBC), що відображає її прагнення до прозорості та досягнення цілей, керованих місією.
Перш ніж запроваджувати будь-які кліматичні рішення, передбачте продукт для прогнозування погоди; подальші вдосконалення, ймовірно, будуть запроваджені до кінця року. Використовуючи підхід із відкритим кодом і передову технологію штучного інтелекту, Brightband має потенціал революціонізувати прогнозування погоди, зробивши його економічно ефективнішим, швидшим і доступнішим для ширшої аудиторії.