De acordo com pt.wedoany.com-A startup WindBorne Systems lançou um modelo de previsão meteorológica baseado em IA chamado WeatherMesh-6. Este modelo é mais preciso que os modelos tradicionais e as previsões de IA do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF) em variáveis-chave, além de ter uma frequência de previsão maior. Fundada em 2019 por um grupo de estudantes de Stanford, a WindBorne inicialmente se dedicava à fabricação de balões meteorológicos e planejava vender dados climáticos. Após o surgimento de modelos de aprendizado profundo na área de previsão do tempo em 2022, a equipe percebeu que construir seu próprio modelo poderia capturar mais valor.
Kai Marshland, diretor de produtos da empresa, afirmou que a precisão da previsão do WeatherMesh-6 para cinco dias equivale ao nível das previsões tradicionais para um dia, destacando-se especialmente nas medições de temperatura da superfície. O modelo gera uma previsão a cada hora, enquanto os modelos tradicionais o fazem a cada seis horas. Sua resolução já foi reduzida para 3 quilômetros nas regiões com maior qualidade de dados da Europa e dos Estados Unidos continentais.
As previsões meteorológicas tradicionais dependem de modelos físicos complexos, que exigem supercomputadores caros e demoram mais para serem executados. Os modelos de IA geralmente são mais rápidos, mas atualmente têm resolução mais baixa e precisão insuficiente em previsões de longo prazo. Apesar disso, a IA meteorológica está avançando rapidamente e já é usada por grandes agências governamentais em todo o mundo.
A vantagem da WindBorne reside na combinação entre construção de modelos e coleta de dados. Atualmente, a empresa mantém cerca de 400 balões no ar a qualquer momento, coletando leituras de sensores, lançados a partir de 15 locais ao redor do mundo. Joan Creus-Costa, diretor de IA da empresa, afirmou que a ingestão direta de dados de seus balões e de outras fontes é a principal razão para a melhoria da nova versão do WeatherMesh. A equipe passou um ano ajustando e reestruturando o modelo baseado em transformer para fornecer essas previsões mantendo a estabilidade. A vantagem do ECMWF está na habilidade da organização em assimilação de dados, ou seja, transformar diferentes leituras de sensores em uma imagem abrangente e legível por máquina do mundo. Atualmente, os modelos de IA meteorológica dependem de conjuntos de dados gerados pelo ECMWF e pela Administração Nacional Oceânica e Atmosférica dos EUA (NOAA).
John Dean, CEO da empresa, afirmou que, se as condições iniciais do ECMWF forem removidas, o modelo da WindBorne ainda teria um bom desempenho. No ano passado, a empresa enfrentou um incidente em que um avião da United Airlines colidiu com um de seus balões, causando danos leves à aeronave, mas sem feridos. Desde então, a empresa utiliza o sistema global de vigilância aérea ADS-B para movimentar os balões e evitar aeronaves em rota. A WindBorne monitora o tráfego aéreo e manobra os balões para desviar, mas ainda não instalou transponders ADS-B em suas plataformas de sensores.
A WindBorne já arrecadou 25 milhões de dólares em capital de risco e, segundo relatos, foi avaliada em 85 milhões de dólares em 2024. A empresa vende seus dados de balões para a NOAA, para uso em previsões meteorológicas nos EUA, e também para a Força Aérea e a Marinha dos EUA. A empresa também vende previsões para investidores e comerciantes de commodities, mas o CEO Dean afirmou que a empresa ainda está focada na construção de modelos e na infraestrutura de dados, em vez de produtos comerciais, em parte devido ao ambiente informacional em constante mudança.
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