Die US Air Force hat einen Vertrag mit dem Silicon-Valley-Startup WindBorne Systems abgeschlossen, um Wetterdaten von dessen Flotte autonomer Wetterballons zu beziehen. Der Vertrag hat ein potenzielles Volumen von bis zu 49 Millionen US-Dollar, wobei die Air Force Daten nach Bedarf bestellt. Bislang wurden Bestellungen im Wert von 1,7 Millionen US-Dollar platziert, und weitere Aufträge werden erwartet.
Technologie und Einsatz von WindBorne
WindBorne Systems, 2015 in Redwood City, Kalifornien, gegründet, betreibt derzeit rund 700 Wetterballons weltweit. Diese Ballons sammeln atmosphärische Sensordaten, die das Unternehmen an Kunden verkauft und in sein eigenes auf künstlicher Intelligenz basierendes Wettervorhersagemodell einspeist. WindBorne gehört zu den ersten Organisationen, die empirische Daten direkt in ein Deep-Learning-Wettermodell integrieren.
Das Unternehmen hat die neueste Version seines Vorhersagemodells, WeatherMesh 6, veröffentlicht, das nach eigenen Angaben präzisere Vorhersagen liefert als das traditionelle Modell des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF), das die Atmosphäre mittels physikalischer Gesetze simuliert.
Im August gelang es WindBorne als erster Organisation, ein antriebsloses Flugsystem – also ohne Motor – in das Auge eines Taifuns zu schicken, um dort Daten zu sammeln. Die Ballons werden durch Anpassung der Flughöhe, Ablassen von Luft oder Abwerfen von Sand als Ballast manövriert, um sie in die gewünschten Windströmungen zu lenken. Dieser Einsatz eines Deep-Learning-Modells für operationelle Entscheidungen stellt einen neuartigen Schritt dar.
KI in der Wettervorhersage
Die KI-gestützte Wettervorhersage hat sich in den letzten Jahren zu einem der produktivsten Anwendungsgebiete der Deep-Learning-Technologie entwickelt. Dies wurde durch die Einführung von Transformer-Modellarchitekturen und die Veröffentlichung umfangreicher Wetterdatensätze durch das ECMWF ermöglicht. Während Meteorologen früher auf teure Supercomputer angewiesen waren, die detaillierte Gleichungen zur Annäherung des atmosphärischen Verhaltens berechneten, können End-to-End-Lernmodelle nun jahrzehntelange Wetterdaten verarbeiten und schneller Vorhersagen erstellen.
Modelle von führenden Forschungslaboren und Regierungsbehörden erweisen sich zunehmend als genauer als traditionelle Vorhersagen. Aktuelle Entwicklungen, wie das Wettermodell von Google DeepMind mit seinen Zyklon-Vorhersagetools, werden für die Reaktion der US-Regierung auf die Hurrikansaison immer wichtiger.
Hintergrund des Vertrags und Unternehmensentwicklung
Der Vertrag mit der US Air Force ist der größte Einzelauftrag, den WindBorne Systems bisher erhalten hat. Laut Andrey Sushko, Mitbegründer und CTO von WindBorne, dient dieser als Unterstützung für das weitere Wachstum der Ballonkonstellation sowie für Forschungs- und Entwicklungsarbeiten zur Verbesserung der Hardware und Leistung der Ballons. Der Auftrag wurde ohne wettbewerbliche Ausschreibung vergeben, da die Regierung WindBorne als einziges Unternehmen identifizierte, das die Fähigkeit zur globalen Datenerfassung in der benötigten Weise bereitstellen konnte.
WindBorne Systems hat bereits eng mit der US-Regierung zusammengearbeitet, insbesondere mit dem National Weather Service sowie der US Air Force und Navy. Im August gab CEO John Dean bekannt, dass das Unternehmen eine Serie-B-Finanzierungsrunde über 37 Millionen US-Dollar abgeschlossen hatte, um sein Geschäft weiter zu skalieren.
Thema: Technologie / KI allgemein. Quelle/Inspiration: TechCrunch.