WindBorne получила контракт ВВС США на данные метеошаров до $49 млн
Военно-воздушные силы США будут покупать данные, которые собирает парк автономных метеорологических воздушных шаров калифорнийского стартапа WindBorne Systems. Контракт может принести компании почти $50 млн: его потолок составляет $49 млн. Деньги ВВС платят только по мере необходимости в данных и могут заказывать их для конкретных регионов и на конкретное время. Пока заказано на $1,7 млн, руководство компании ожидает новых заказов.
Сейчас у WindBorne в небе около 700 метеошаров по всему миру. Они снимают показания атмосферных датчиков: компания продаёт эти данные клиентам и подаёт их в собственную ИИ-модель прогноза погоды. WindBorne основана в 2015 году, расположена в Редвуд-Сити (Калифорния) и, по данным TechCrunch, входит в число первых организаций, которые напрямую подают эмпирические данные в погодную модель на основе глубокого обучения.
С американским правительством компания работает давно, в частности с Национальной метеорологической службой США, ВВС и ВМС, но этот контракт, самый крупный, в котором она участвовала. Технический директор и сооснователь Андрей Сушко объяснил TechCrunch, что контракт, это в основном механизм для дальнейшего роста группировки шаров, плюс часть работ по исследованиям и разработке для улучшения аппаратуры и характеристик шаров. По его словам, контракт заключён без конкурса, и это означает решение правительства: для сбора глобальных данных в нужном для этих операций виде WindBorne оказалась единственной компанией, способной их предоставить.
В августе генеральный директор Джон Дин сообщил TechCrunch, что компания привлекла раунд серии B на $37 млн для масштабирования бизнеса. Этим летом WindBorne выпустила новую версию своей прогнозной модели WeatherMesh 6. По словам компании, она даёт более точные прогнозы, чем традиционная модель Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), которая моделирует атмосферу по законам физики.
Также в августе WindBorne, как пишет TechCrunch, первой отправила безмоторный летательный аппарат собирать данные в глазе тайфуна. Шарами управляют, меняя высоту, стравливая газ или сбрасывая песчаный балласт, чтобы попасть в нужные воздушные потоки. По словам Сушко, для этого нужны две вещи: хорошие модели ветра и погоды с умением по ним навигировать, и достаточно большая группировка, чтобы шары оказывались в нужных местах. Он добавил, что это один из первых случаев, когда модель глубокого обучения использовали для реальных оперативных решений.
Контекст от издания: с появлением архитектуры трансформеров и после публикации ECMWF большого массива погодных данных ИИ-прогнозирование стало одним из самых продуктивных применений глубокого обучения. Раньше метеорологи полагались на дорогие суперкомпьютеры с подробными уравнениями, а теперь сквозное обучение переваривает десятилетия данных и выдаёт прогнозы быстрее. Модели лабораторий и госведомств оказываются точнее традиционных, но граница остаётся «рваной»: для полезного понимания погоды всё ещё нужны оба типа прогнозов.
Ключевые факты
- Контракт ВВС США с WindBorne, до $49 млн; ВВС платят только по мере потребности и пока заказали на $1,7 млн.
- Это самый крупный контракт, в котором участвовала компания; по словам Андрея Сушко, он заключён без конкурса.
- У WindBorne около 700 метеошаров; данные идут клиентам и в собственную ИИ-модель WeatherMesh 6.
- Средства по контракту пойдут в основном на рост группировки шаров и на исследования и разработки для улучшения аппаратуры.
- В августе компания первой отправила безмоторный аппарат в глаз тайфуна и ранее привлекла $37 млн серии B.
Почему это важно
Это самый крупный контракт в истории WindBorne и редкий пример того, как военный заказчик напрямую покупает данные у частного парка автономных шаров. Контракт заключён без конкурса: по словам технического директора Андрея Сушко, правительство решило, что для глобального сбора данных в нужном виде компания была единственной, кто мог это обеспечить. Для ИИ-прогнозирования погоды сюжет показывает тренд: глубокое обучение выходит из лабораторий в оперативные решения. Сушко назвал случай с шаром в глазе тайфуна одним из первых, когда модель глубокого обучения использовали для реальных оперативных решений.
Кому это важно
Тем, кто следит за рынком ИИ-прогнозов погоды и метеоданных для государства и обороны, а также инвесторам и стартапам, которые продают данные госзаказчикам. Интересно и тем, кто занимается погодными моделями: WindBorne напрямую подаёт эмпирические данные со своих шаров в модель глубокого обучения.
Как это применить
Прямого применения для читателя здесь нет: это новость о контракте, а не о продукте. Полезно увидеть модель сделки: заказчик не берёт на себя фиксированную сумму, а оплачивает данные по мере необходимости и может запрашивать их для конкретных регионов и времени. Условия для коммерческих клиентов и цены в материале не названы.
Можно ли доверять
Материал TechCrunch построен на словах WindBorne: все пояснения о контракте исходят от технического директора Андрея Сушко, а представитель ВВС или правительства в тексте не цитируется. Утверждение, что WeatherMesh 6 точнее модели ECMWF, слова самой компании («which it says»), метрик точности в источнике нет. Суммы и факты о парке шаров, основании компании и раунде серии B приведены в тексте прямо.
Риски и подводные камни
Сумма $49 млн, это потолок, а не гарантированная выплата: заказано пока только $1,7 млн, а ожидание новых заказов, это ожидание руководства компании. В источнике не указаны срок контракта, даты и регионы заказов. Контракт без конкурса означает, что его обоснование, позиция правительства в пересказе WindBorne. Наконец, сама отрасль, по словам издания, остаётся «рваной границей»: ИИ-модели и традиционные прогнозы ещё нужны вместе.
«Это в основном механизм, через который можно поддерживать дальнейший рост группировки, а также вести некоторые работы по исследованиям и разработке, чтобы и дальше улучшать аппаратуру и характеристики шаров.»
— Андрей Сушко, сооснователь и технический директор WindBorne