WindBorne привлекла $37 млн: прогноз погоды искусственным интеллектом выходит на частный рынок

Что стоит за раундом WindBorne?

До последних лет прогноз погоды искусственным интеллектом был привилегией государственных метеослужб с суперкомпьютерами. Глубокое обучение (deep learning, те же технологии, что стоят за большими языковыми моделями) изменило ситуацию: моделирование атмосферы теперь можно запускать на обычном ноутбуке. WindBorne Systems, основанная в 2019 году, решила воспользоваться этим сдвигом, но пошла не от алгоритма, а от данных.

У компании 20 стартовых площадок по всему миру. В воздухе одновременно находятся около 600 аэростатов, которые собирают информацию там, куда не добираются спутники и наземные станции, включая эпицентры тайфунов. Сейчас WindBorne начала сбрасывать с аэростатов датчики, которые падают в океан и продолжают передавать измерения уже как плавучие буи.

Генеральный директор Джон Дин называет получившуюся сеть «планетарной нервной системой». Помимо собственных данных, модель компании впитывает открытые массивы государственных метеослужб разных стран.

Мы доказали: когда вы добавляете данные аэростатов к прогнозу, он становится точнее, а ценность каждой точки данных намного выше, чем у спутников. При этом мы наращивали выручку, и это сняло для инвесторов вопрос о реальном спросе. : Джон Дин, CEO WindBorne Systems

Кто платит за точный прогноз уже сейчас?

Основные клиенты WindBorne на данный момент это государственные структуры. Национальная метеослужба США покупает данные компании. ВВС и ВМС США оплачивают исследовательские партнёрства, в том числе разработку моделей прогнозирования, способных работать прямо на борту кораблей с нестабильным интернет-соединением.

Следующий шаг, коммерческий сектор. Пока это в основном инвестиционные фонды, использующие погодные данные для прогнозирования цен на сырьё. Часть привлечённых денег пойдёт на вычислительные мощности и на замену спутниковой связи в сети аэростатов на mesh-радиосеть (система, где устройства передают данные друг другу напрямую, без центральной вышки). Остальное направят на создание коммерческого отдела продаж.

Само по себе направление непростое. За последнее десятилетие несколько стартапов пытались масштабировать бизнес на данных наблюдения Земли, например спутниковые сети, но споткнулись на пороге частного сектора: бизнесу сложно извлекать пользу из сырых данных без опыта и готовых рабочих процессов.

Частные погодные компании существуют, но зарабатывают преимущественно на переупаковке государственных прогнозов для СМИ, на узких сервисах вроде антиобледенительной обработки самолётов и маршрутизации судов или на обслуживании биржевых спекулянтов.

Почему именно сейчас меняется экономика прогнозов?

Салони Мултани, партнёр фонда Galvanize и со-лид раунда, указала на системный барьер, который сейчас снижается.

Частный рынок погодных прогнозов был ограничен, потому что встраивание прогнозов в бизнес-решения традиционно обходилось дорого и требовало сложной интеграции. Мы считаем, что ИИ меняет это уравнение. Более точные прогнозы оправдывают усилия, а ИИ упрощает связку между прогнозом и решением, которое бизнес пытается принять. : Салони Мултани, партнёр Galvanize

Раунд WindBorne фиксирует конкретный рыночный тезис: данные без инструмента принятия решений стоят мало, а ИИ-агент (программа, которая сама выполняет цепочку действий по заданной цели) может стать таким инструментом и для компании, у которой нет штатного метеоролога.

Что это значит для вас?

Авторам Дзена. Тема ИИ-прогнозирования погоды перспективна для контента: аудитория огромна (погоду проверяют все), а подача «нейросеть точнее синоптика» цепляет. Ключ в том, чтобы не путать хайп с реальностью: WindBorne добивается точности не магией модели, а сбором данных, которых раньше не было. Это хороший сюжет для разбора.

Маркетологам и предпринимателям. Если ваш бизнес зависит от погоды (логистика, сельское хозяйство, мероприятия, ритейл сезонных товаров), следите за появлением API коммерческих погодных моделей. Пока WindBorne работает с госструктурами и инвестфондами, но коммерческая экспансия заявлена как цель этого раунда.

Тем, кто работает в России и СНГ. WindBorne напрямую в РФ не доступна, но подход «собственные данные плюс ИИ-модель» воспроизводим. Российские компании в логистике, сельском хозяйстве и финансах могут строить предиктивную аналитику (прогноз событий на основе данных) на локальных метеоданных, не завися от западных сервисов. Росгидромет публикует открытые массивы, а дообучение (fine-tuning, обучение модели на ваших примерах под узкую задачу) открытых погодных моделей, таких как Pangu-Weather или GraphCast от Google DeepMind, технически возможно уже сейчас.

Погода остаётся единственной темой, которая интересна абсолютно всем, и если ИИ действительно сделает прогнозы доступнее для бизнеса, а не только для государственных метеослужб, 250 миллионов оценки WindBorne через пару лет будут выглядеть скромной стартовой точкой.