Una nueva herramienta de pronóstico del tiempo con IA lanzada hoy por la startup Sistema transmitido por el viento ofrece predicciones más frecuentes y precisas de variables clave que el sistema líder mundial desarrollado por un gobierno europeo, gracias a los avances en la forma en que las lecturas de los sensores se introducen en los modelos de aprendizaje profundo.
Fundado por un un grupo de estudiantes de Stanford En 2019, WindBorne empezó a fabricar mejores globos meteorológicos, con la idea de vender datos meteorológicos. Pero con la llegada de los modelos de aprendizaje profundo de predicción meteorológica en 2022, el equipo se dio cuenta de que podían ganar más valor construyendo también sus propios modelos.
Hoy se lanza la sexta versión del modelo, WeatherMesh, que según la compañía es más preciso que los pronósticos tradicionales y de IA producidos por el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio (ECMWF), una organización intergubernamental europea considerada por los meteorólogos como un proveedor líder de predicciones meteorológicas precisas.
Una forma sencilla de entenderlo, dijo el jefe de producto de WindBorne, Kai Marshland, es que WeatherMesh-6 es “tan preciso en cinco días como los pronósticos tradicionales del día anterior”, especialmente en las mediciones de temperatura de la superficie.
WeatherMesh-6 produce pronósticos meteorológicos cada hora, en lugar de cada seis horas, como lo hacen los modelos tradicionales. La resolución ahora ha bajado a 3 km en Europa y América, donde la calidad de los datos es la más alta.
Los pronósticos meteorológicos tradicionales se generan mediante modelos físicos complejos que requieren costosas supercomputadoras para su funcionamiento y toman mucho tiempo. Los modelos de IA, creados por empresas emergentes y grandes laboratorios como DeepMind de Google, tienden a moverse más rápido que los modelos físicos, pero por ahora no tienen alta resolución ni predicciones precisas durante períodos de tiempo más largos.
Sin embargo, la IA meteorológica se está desarrollando rápidamente y ya se utiliza en las principales agencias gubernamentales de todo el mundo. Los investigadores están trabajando para integrarlo en los sistemas utilizados para recopilar datos meteorológicos y producir pronósticos meteorológicos públicos.
WindBorne se beneficia de una combinación única de modelado y recopilación de datos. La compañía ahora tiene alrededor de 400 globos en vuelo que recopilan lecturas de sensores en un momento dado, lanzados desde 15 ubicaciones en todo el mundo. Los avances en los modelos actuales provienen de mejoras en la forma en que los datos recopilados por los globos se introducen en los modelos.
“Personalmente, no entiendo el modelo de negocio de ser una empresa meteorológica basada en IA sin la ventaja de los conjuntos de datos”, dijo a TechCrunch el director ejecutivo de WindBorne, John Dean.
La superioridad del ECMWF se debe a su habilidad organizativa en “asimilación de datos”, es decir, esfuerzos para convertir lecturas dispares de sensores en una imagen integral del mundo legible por máquina. Por ahora, los modelos meteorológicos de IA se basan en conjuntos de datos producidos por el ECMWF y la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de EE. UU. (NOAA).
Pero WindBorne y otras organizaciones están trabajando para incorporar datos directamente en los modelos, y el jefe de IA de la compañía, Joan Creus-Costa, dijo que la ingesta de datos directamente de sus globos y otras fuentes es la razón principal de la nueva versión de las mejoras de WeatherMesh. Llevó un año refinar y rediseñar el modelo basado en transformadores para que pudiera producir estos pronósticos sin perder estabilidad.
“Cuando empezamos a hacer (la asimilación de datos), todavía dependíamos mucho del ECMWF”, dijo Dean. “Estimo que hoy en día, si elimináramos las condiciones iniciales del ECMWF, todavía obtendríamos resultados bastante buenos”.
La compañía sufrió un susto el año pasado cuando un avión de United Airlines se estrelló contra uno de sus globos. Aunque el avión sufrió daños menores, nadie resultó herido, en parte porque WindBorne siguió las regulaciones estadounidenses sobre el tamaño que debían tener sus paquetes de sensores. Pero ahora, la compañía está utilizando el sistema global de monitoreo de vuelos ADS-B para alejar sus globos del camino de los aviones que pasan, en un esfuerzo por reducir la posibilidad de otro accidente.
WindBorne, que ha recaudado 25 millones de dólares en financiación de riesgo con una valoración reportada de 85 millones de dólares en 2024, está vendiendo los datos de sus globos a la NOAA, para su uso en empresas estadounidenses de pronóstico del tiempo, así como en la Fuerza Aérea y la Armada de EE. UU. La compañía también vende sus pronósticos a inversores y comerciantes de materias primas, pero Dean dijo que la compañía sigue centrada en desarrollar modelos e infraestructura de datos en productos comerciales, en parte debido a la naturaleza cambiante del entorno de la información.
“No estoy tratando de invertir un equipo enorme en la creación de un producto SaaS; si la gente quiere información del consumidor dentro de dos años, será a través de una agencia, ¿verdad?” dijo el decano.
Corrección: Esta historia informó incorrectamente cómo los globos WindBorne usan ADS-B para evitar el tráfico aéreo; Sin embargo, la compañía monitorea el tráfico aéreo y mueve sus globos. no ha añadido un transpondedor ADS-B a su plataforma de sensores.
Cuando compra a través de enlaces en nuestros artículos, es posible que ganemos una pequeña comisión. Esto no afecta nuestra independencia editorial.
