Стартап WindBorne Systems представил шестую версию ИИ-модели WeatherMesh, которая прогнозирует погоду точнее, чем система Европейского центра среднесрочных прогнозов (ECMWF)
WeatherMesh-6 обеспечивает на пятые сутки точность, сопоставимую с традиционным прогнозом на завтра, и обновляется каждый час вместо шести
Собственная сеть из сотен метеозондов позволяет WindBorne напрямую собирать и обрабатывать данные — преимущество перед конкурентами без своей инфраструктуры
Компания уже поставляет данные и прогнозы военным ведомствам США, но пока делает ставку на развитие технологий, а не на коммерческие продукты
Стартап WindBorne Systems представил новый инструмент прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта, который выдаёт более частые и точные прогнозы ключевых параметров, чем ведущая мировая система, разработанная европейскими правительствами. Такой результат стал возможен благодаря изменениям в том, как данные с датчиков подаются в модели глубокого обучения.
Источник изображения — techcrunch.com
Компанию WindBorne в 2019 году основала группа выпускников Стэнфорда. Изначально стартап занимался разработкой усовершенствованного метеозонда и продажей метеоданных. Но после появления в 2022 году моделей глубокого обучения для прогнозирования погоды команда решила, что больше ценности принесёт собственная ИИ-модель.
Сейчас компания представляет уже шестую версию модели WeatherMesh. По данным WindBorne, она точнее как традиционных, так и ИИ-прогнозов Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) — межправительственной организации, которую метеорологи считают эталоном точности.
Директор по продукту WindBorne Кай Маршленд объясняет это просто: WeatherMesh-6 «настолько же точна на пятый день, насколько традиционный прогноз точен накануне» — особенно это касается измерений температуры поверхности.
WeatherMesh-6 обновляет прогноз каждый час — вместо привычных шести. Разрешение модели теперь достигает 3 км в Европе и континентальной части США, где качество исходных данных наиболее высокое.
Традиционные прогнозы погоды строятся сложными физическими моделями, которые требуют дорогих суперкомпьютеров и долгого времени расчёта. ИИ-модели — над которыми работают как небольшие компании, так и крупные лаборатории вроде Google DeepMind — обычно считают быстрее, но пока уступают в разрешении и точности на длинных горизонтах прогноза.
Тем не менее применение ИИ в метеорологии развивается стремительно и уже используется крупными госагентствами по всему миру. Исследователи работают над тем, чтобы встроить ИИ в системы, агрегирующие метеоданные и формирующие публичные прогнозы.
Преимущество WindBorne — в сочетании разработки моделей и сбора собственных данных. Сейчас в воздухе находится порядка 400 зондов компании, запущенных с 15 площадок по всему миру. Основные улучшения новой версии модели связаны именно с тем, как данные с зондов подаются на вход.
«Я лично не понимаю бизнес-модель ИИ-прогнозирования погоды без преимущества в данных», — заявил генеральный директор WindBorne Джон Дин.
Превосходство ECMWF объясняется мастерством организации в «ассимиляции данных» — превращении разрозненных показаний датчиков в целостную, машиночитаемую картину атмосферы. Пока ИИ-модели погоды зависят от наборов данных, которые готовят ECMWF и Национальное управление океанических и атмосферных исследований США (NOAA).
Однако WindBorne и другие компании работают над тем, чтобы подавать данные в модели напрямую, минуя посредников. Глава направления ИИ Жоан Креус-Коста говорит, что именно прямой сбор данных с собственных зондов и других источников стал ключевой причиной прогресса новой версии WeatherMesh. На перенастройку и переосмысление архитектуры модели на основе трансформеров ушёл год — нужно было добиться стабильности прогнозов.
«Когда мы только начинали заниматься ассимиляцией данных, мы всё ещё сильно зависели от ECMWF, — рассказал Дин. — Но я предполагаю, что если бы мы сегодня убрали начальные условия ECMWF, результаты всё равно остались бы довольно хорошими».
В прошлом году компания пережила неприятный инцидент: самолёт United Airlines столкнулся с одним из её зондов. Воздушное судно получило незначительные повреждения, пострадавших не было — отчасти благодаря тому, что WindBorne соблюдает американские нормы по размеру сенсорных модулей. Теперь компания использует систему наблюдения за воздушным движением ADS-B, чтобы уводить зонды с траекторий пролетающих самолётов и снижать риск повторных столкновений.
В начале августа 2026 года WindBorne объявила о привлечении $37 млн в раунде Series B — его возглавили Khosla Ventures и Galvanize при участии TransLink Capital, Lux Capital и действующих инвесторов. Общий объём привлечённого компанией финансирования превысил $62 млн. По словам WindBorne, за прошедший год флот зондов вырос втрое и превысил 600 единиц, а выручка компании также утроилась. Новые средства пойдут на расширение сенсорной сети, доступ к вычислительным мощностям и разработку следующего поколения WeatherMesh.
Помимо военных ведомств, WindBorne продаёт данные со своих зондов NOAA — они используются в американской системе прогнозирования погоды, — а также ВВС и ВМС США. Прогнозы компания поставляет и инвесторам с трейдерами сырьевых товаров, но, по словам Дина, основной фокус остаётся на развитии модели и инфраструктуры данных, а не на коммерческих продуктах — отчасти из-за того, как быстро меняется способ потребления информации.
«Я не готов вкладывать огромные ресурсы в создание SaaS-продукта, если через пару лет люди будут получать информацию через ИИ-агента, верно?» — говорит Дин.
Уточнение: в более ранних материалах о зондах WindBorne указывалось, что они используют ADS-B для предотвращения столкновений с воздушным движением. На деле компания отслеживает трафик и меняет траектории зондов, но транспондеры ADS-B на сенсорные платформы пока не установлены.
