WindBorne obtiene contrato de casi 50 millones con la Fuerza Aérea de EE. UU. por sus globos meteorológicos

WindBorne Systems, una startup de Silicon Valley, firmó un contrato con la Fuerza Aérea de los Estados Unidos por un valor cercano a los 50 millones de dólares. Este acuerdo permitirá a la Fuerza Aérea comprar datos recogidos por la flota de globos meteorológicos autónomos de la empresa.

Actualmente, WindBorne opera aproximadamente 700 globos meteorológicos en todo el mundo, que recopilan lecturas de sensores atmosféricos. Estos datos se venden a clientes y se integran en su modelo de pronóstico meteorológico basado en inteligencia artificial. Fundada en 2015 y con sede en Redwood City, California, WindBorne es pionera en la incorporación de datos empíricos en un modelo de predicción meteorológica de aprendizaje profundo.

La empresa ha colaborado estrechamente con el gobierno de EE. UU., especialmente con el Servicio Nacional de Meteorología y las Fuerzas Armadas, pero este contrato es el más significativo en el que ha participado. Aunque el contrato tiene un valor máximo de 49 millones de dólares, la Fuerza Aérea solo pagará según la necesidad de datos, pudiendo realizar pedidos específicos para regiones y momentos determinados. Hasta ahora, se han ordenado datos por un valor de 1.7 millones de dólares, y se espera que sigan los pedidos adicionales.

Según Andrey Sushko, cofundador y CTO de WindBorne, "Este contrato es principalmente un vehículo para apoyar el crecimiento continuo de la constelación de globos y para realizar investigaciones y desarrollos que mejoren el hardware y el rendimiento de los globos". Este contrato fue otorgado sin competencia, lo que indica que el gobierno consideró que WindBorne era la única empresa capaz de proporcionar esta capacidad de recolección de datos global.

El CEO de WindBorne, John Dean, comentó a TechCrunch en agosto que la compañía había recaudado 37 millones de dólares en una ronda de financiamiento Serie B para escalar su negocio. Durante el verano, lanzaron una nueva versión de su modelo de pronóstico, WeatherMesh 6, que promete pronósticos más precisos que el modelo tradicional del Centro Europeo para Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo (ECMWF).

Con el advenimiento de arquitecturas de modelos de transformadores y la publicación de un conjunto de datos meteorológicos masivo por parte del ECMWF, la predicción del clima mediante inteligencia artificial se ha convertido en uno de los usos más productivos de la tecnología de aprendizaje profundo. Los meteorólogos solían depender de costosos supercomputadores que ejecutaban ecuaciones complejas para simular el comportamiento de la atmósfera. Hoy en día, el aprendizaje de extremo a extremo puede procesar décadas de datos meteorológicos y emitir predicciones de manera más rápida.

Los modelos desarrollados por laboratorios y agencias gubernamentales están demostrando ser más precisos que los pronósticos tradicionales. Sin embargo, ambos tipos de pronósticos son necesarios para una comprensión útil del clima. El último modelo de pronóstico de Google DeepMind ofrece capacidades importantes y sus herramientas de pronóstico de ciclones están volviéndose centrales para la respuesta del gobierno de EE. UU. durante la temporada de huracanes.

En agosto, WindBorne se convirtió en la primera organización en enviar un sistema de vuelo no motorizado a la ojo de un tifón. La empresa maneja sus globos ajustando su altitud, liberando aire o soltando arena como lastre, para dirigir los vehículos hacia los vientos que los llevan a donde necesitan ir.

Según Sushko, "Ese es un paso bastante novedoso, y los dos ingredientes para eso son, primero, tener buenos modelos de viento y clima, y saber cómo navegar a través de ellos; y segundo, tener una constelación lo suficientemente grande como para tener globos en los lugares correctos. Es una de las primeras veces que se utilizó un modelo de aprendizaje profundo para decisiones operativas reales".

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