Военно-воздушные силы США заключили контракт с компанией WindBorne Systems на закупку данных, собираемых сетью примерно из 700 автономных воздушных шаров, с максимальной стоимостью около 49 млн долларов. Соглашение способствует расширению системы компании и разработке моделей прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта.
Военно-воздушные силы США выбрали закупку данных, которые сеть WindBorne Systems собирает с автономных воздушных шаров, по контракту стоимостью до 49 млн долларов. Это не означает, что компания автоматически получит всю сумму: ВВС платят за данные по мере их заказа, и на данный момент выдали заказы на сумму 1,7 млн долларов.
WindBorne, основанная в 2015 году и расположенная в Редвуд-Сити, штат Калифорния, управляет примерно 700 шарами, летающими по всему миру и собирающими показания атмосферных датчиков. Компания продаёт эти данные своим клиентам, а также использует их для наполнения собственной модели прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта.
Гибкий контракт для поддержки расширения и разработки
Контракт позволяет ВВС заказывать данные из определённых районов и в определённое время. Андре Сушко, соучредитель и технический директор WindBorne, заявил, что соглашение в значительной степени поможет финансировать рост группировки воздушных шаров, а также научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы по улучшению оборудования и характеристик системы.
По словам Сушко, контракт был заключён без конкурса после того, как правительство пришло к выводу, что WindBorne была единственной компанией, способной обеспечить глобальный сбор данных способом, соответствующим потребностям соответствующих операций. Компания также работает с Национальной метеорологической службой и ВМС США, однако это крупнейший контракт, в котором она участвовала до сих пор.
Искусственный интеллект входит непосредственно в цикл сбора данных
Значение WindBorne не ограничивается использованием искусственного интеллекта для анализа погодных данных. В августе компания стала первой организацией, направившей летательный аппарат без двигателя в глаз тропического циклона для сбора данных. Воздушные шары управляют своими маршрутами, изменяя высоту, выпуская воздух или сбрасывая груз песка, что позволяет ветрам переносить их к нужным местам.
Такой подход требует наличия качественных моделей ветра и погоды, а также достаточно крупной сети, чтобы в нужных местах находились воздушные шары. Сушко заявил, что это был один из первых случаев использования модели глубокого обучения для принятия реальных операционных решений, а не только для создания прогнозов.
Что меняется на практике?
Сделка демонстрирует переход моделей погоды на основе искусственного интеллекта от стадии экспериментов и анализа к операционной роли, объединяющей зондирование и принятие решений. Этим летом WindBorne выпустила шестую версию своей модели WeatherMesh 6 и утверждает, что она предоставляет более точные прогнозы, чем традиционная модель, используемая Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF).
Однако источник описывает эту область как всё ещё развивающуюся неравномерно: традиционные модели и модели искусственного интеллекта по-прежнему необходимы одновременно для полезного понимания погоды. Кроме того, объявленная стоимость контракта представляет собой возможный потолок, а не полностью гарантированное финансирование, тогда как фактические доходы зависят от будущих заказов на закупку.