美国空军将采购 WindBorne 自动气象气球采集的数据，合同金额最高可达 4900 万美元。
美国空军将根据一份新合同，采购 WindBorne Systems 自主气象气球群采集的数据。这份合同可能为这家初创公司带来近 5000 万美元收入。
WindBorne 目前有约 700 个气象气球在全球飞行，收集大气传感器读数。公司既向客户出售这些数据，也将其用于自研的 AI 天气预报模型。WindBorne 于 2015 年创立，总部位于加州红木城，是最早将实测数据直接输入深度学习天气模型的机构之一。
公司一直与美国政府密切合作，尤其是美国国家气象局、空军和海军；但这是它参与过的最大合同。合同金额最高为 4900 万美元，空军只会在需要数据时付款，并可针对特定地区和时间下单。目前空军已下单 170 万美元，公司高管预计后续还会有更多订单。
WindBorne 联合创始人兼首席技术官 Andrey Sushko 对 TechCrunch 表示，这份合同主要支持气球星座持续扩张，并资助研发，以不断改进气球的硬件和性能。他补充说，合同未经竞争性招标，体现了政府认定：在以符合相关任务需求的方式采集全球数据这一能力上，只有他们能够提供。
WindBorne 首席执行官 John Dean 今年 8 月告诉 TechCrunch，公司已完成 3700 万美元 B 轮融资，以继续扩大业务。今年夏天早些时候，公司发布了最新天气预报模型 WeatherMesh 6，称其预报精度超过欧洲中期天气预报中心（ECMWF）运行的传统模型；后者通过模拟物理定律来预测大气状况。
随着 Transformer 模型架构出现，以及 ECMWF 几年前发布大型天气数据集，AI 天气预报已成为深度学习技术更有效的应用之一。过去，气象学家依赖昂贵的超级计算机运行复杂方程，近似模拟大气行为；如今，端到端学习可以吸收数十年的天气数据，更快地给出预测。
前沿实验室和政府机构构建的模型正逐渐展现出比传统预报更高的准确度，不过这一领域仍存在明显短板，要有效理解天气，两类预报仍都不可或缺。Google DeepMind 最新的天气模型带来了重要新能力，其气旋预报工具也越来越成为美国政府应对飓风季的关键手段。
今年 8 月，WindBorne 成为首个派遣无动力飞行系统进入台风眼采集数据的机构。这种系统没有发动机。公司通过调整气球高度、释放空气或丢弃作为压舱物携带的沙子，让气球进入能把它们带往目标位置的风流。
Sushko 表示，这是一项相当新颖的进展，背后有两个关键条件：一是拥有良好的风场和天气模型，并知道如何利用它们导航；二是星座规模足够大，能让气球出现在合适的位置。他说，这是深度学习模型首次被用于实际运行决策的案例之一。
来源：TechCrunch
