ИИ-стартап в сфере прогнозирования погоды обходит государственные агентства
Стартап WindBorne Systems представил новый инструмент ИИ для прогнозирования погоды, который показывает более высокую точность, чем ведущие государственные агентства. Модель WeatherMesh 6, разработанная студентами Стэнфорда, интегрирует сенсорные данные и обеспечивает прогнозы каждые час с точностью до 3 километров. В отличие от традиционных систем, которые используют сложные физические модели, WindBorne использует эксклюзивный набор данных от 400 метеозондов, что позволяет значительно ускорить процесс прогнозирования.
Новый инструмент искусственного интеллекта, представленный стартапом WindBorne Systems, показывает более точные результаты прогнозирования погоды, чем ведущие межправительственные организации мира. Компания, основанная студентами Стэнфордского университета в 2019 году, разработала революционный метод интеграции сенсорных данных в модели глубокого обучения (deep learning). Об этом сообщает Techcrunch.com сообщает .
Шестая версия модели компании под названием WeatherMesh превосходит системы Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). Директор по продуктам WindBorne Кай Маршленд отмечает, что пятидневный прогноз модели WeatherMesh 6 обладает такой же точностью, как и однодневный прогноз традиционных систем. Это особенно заметно при измерении температуры поверхности земли.
Традиционные прогнозы погоды опираются на сложные физические модели, требующие дорогостоящих суперкомпьютеров, обработка которых занимает много времени. Модели ИИ, создаваемые крупными лабораториями, такими как Google DeepMind, и стартапами, работают значительно быстрее. WindBorne выделяется среди конкурентов эксклюзивным набором данных, собираемых с помощью около 400 метеозондов.
В настоящее время WeatherMesh 6 предоставляет новые прогнозы каждый час, тогда как традиционные модели делают это каждые шесть часов. Точность прогнозирования на территории Европы и США доведена до 3 километров. Генеральный директор WindBorne Джон Дин подчеркнул важность владения собственными данными, отметив, что быть ИИ-компанией в сфере погоды без преимущества в наборе данных не имеет смысла.
Комментарии 0
…