ABD Hava Kuvvetleri, yaklaşık 700 otonom hava balonundan oluşan bir ağın topladığı verileri satın almak üzere WindBorne Systems ile azami yaklaşık 49 milyon dolar değerinde bir sözleşme imzaladı. Anlaşma, şirketin sistemini genişletmesini ve yapay zekâya dayalı hava tahmin modellerini geliştirmesini destekliyor.
ABD Hava Kuvvetleri, WindBorne Systems’ın otonom hava balonlarından oluşan ağının topladığı verileri, değeri 49 milyon dolara ulaşan bir sözleşme kapsamında satın almayı seçti. Bu, şirketin tutarın tamamını otomatik olarak alacağı anlamına gelmiyor; Hava Kuvvetleri veriler için talep ettikçe ödeme yapıyor ve şu ana kadar 1,7 milyon dolar değerinde sipariş verdi.
2015 yılında kurulan ve merkezi Kaliforniya’daki Redwood City’de bulunan WindBorne, dünya genelinde uçan ve atmosferik sensörlerden ölçümler toplayan yaklaşık 700 balon işletiyor. Şirket bu verileri müşterilerine satıyor ve ayrıca yapay zekâya dayalı kendi hava tahmin modelini beslemek için kullanıyor.
Genişlemeyi ve geliştirmeyi destekleyen esnek sözleşme
Sözleşme, Hava Kuvvetlerinin belirli bölgelerden ve belirli zamanlarda veri talep etmesine olanak tanıyor. WindBorne’un kurucu ortağı ve teknoloji direktörü André Suchko, anlaşmanın balon filosunun büyümesinin yanı sıra donanımı ve sistem performansını iyileştirmeye yönelik araştırma ve geliştirme çalışmalarını büyük ölçüde finanse etmeye yardımcı olacağını söyledi.
Suchko’ya göre sözleşme, hükümetin WindBorne’un ilgili operasyonların ihtiyaçlarına uygun şekilde küresel veri toplama sağlayabilecek tek şirket olduğu sonucuna varmasının ardından rekabet olmaksızın verildi. Şirket ayrıca Ulusal Hava Durumu Servisi ve ABD Donanması ile de çalışıyor; ancak bu, şimdiye kadar dahil olduğu en büyük sözleşme.
Yapay zekâ veri toplama döngüsünün kendisine giriyor
WindBorne’un önemi, yapay zekâyı yalnızca hava durumu verilerini analiz etmek için kullanmasıyla sınırlı değil. Şirket ağustos ayında, veri toplamak üzere motorsuz bir hava aracını tropikal bir kasırganın gözüne gönderen ilk kuruluş oldu. Balonlar irtifa değiştirerek, havayı boşaltarak veya kumdan oluşan bir yükü bırakarak rotalarını kontrol ediyor; bu da rüzgârın onları istenen konumlara taşımasını sağlıyor.
Bu yaklaşım, yeterli büyüklükte bir ağın uygun konumlarda balon bulundurmasının yanı sıra iyi rüzgâr ve hava durumu modellerine sahip olmayı gerektiriyor. Suchko, bunun derin öğrenme modelinin yalnızca tahmin üretmek için değil, gerçek operasyonel kararlar almak için kullanıldığı ilk örneklerden biri olduğunu söyledi.
Pratikte ne değişiyor?
Anlaşma, yapay zekâ hava durumu modellerinin deneme ve analiz aşamasından, algılama ile karar almayı birleştiren operasyonel bir role geçişini ortaya koyuyor. WindBorne bu yaz WeatherMesh 6 modelinin altıncı sürümünü piyasaya sürdü ve bu modelin Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi’nin (ECMWF) çalıştırdığı geleneksel modelden daha isabetli tahminler sunduğunu belirtiyor.
Ancak kaynak, geleneksel modeller ile yapay zekâ modellerinin hava durumunu yararlı biçimde anlamak için hâlâ birlikte gerekli olması nedeniyle alanın düzensiz ilerlemeyi sürdürdüğünü belirtiyor. Ayrıca açıklanan sözleşme değeri, tamamen garanti edilmiş bir finansman değil, olası bir üst sınır; gerçek gelirler ise gelecekteki satın alma siparişlerine bağlı.