WindBorne Systems发布新一代AI天气预报工具WeatherMesh-6，预测精度与频率超越欧洲领先系统
初创公司WindBorne Systems今日发布了第六版AI天气预报模型WeatherMesh。得益于传感器读数输入深度学习模型方式的优化，该工具在关键变量上的预测频率和准确性均超越了由欧洲政府间组织ECMWF开发的世界领先系统。
WindBorne由一群斯坦福大学学生于2019年创立，最初通过制造优质气象气球销售数据。随着2022年天气预报深度学习模型的问世，团队转型构建自有模型以获取更大价值。WindBorne首席产品官Kai Marshland表示，WeatherMesh-6“在五天后的准确性相当于传统预报提前一天的水平”，尤其在地表温度测量方面表现突出。
相比传统模型每六小时生成一次预报，WeatherMesh-6每小时更新一次，且在美国大陆的分辨率已提升至3公里。尽管传统物理模型依赖昂贵超算且耗时较长，而现有AI模型虽迭代快但在长周期预测和分辨率上仍有不足，但天气AI正迅速改进并被全球主要政府机构采纳整合。
WindBorne的核心优势在于模型构建与数据采集的结合。目前约有400个气球在全球15个站点收集数据，新版本性能提升的关键在于改进了气球数据的输入方式。AI负责人Joan Creus-Costa指出，直接从气球及其他来源摄取数据是突破点，团队为此花费一年时间对基于Transformer的模型进行调优和重构。CEO John Dean表示，即便移除ECMWF初始条件，其模型表现依然稳健。
在运营安全方面，针对此前发生的气球与客机碰撞险情，WindBorne现利用全球航空监视系统ADS-B监测空中交通并操纵气球规避风险（注：该公司并未在传感器平台上加装ADS-B应答机）。
WindBorne已获得2500万美元风险投资，2024年估值达8500万美元。其气球数据已出售给NOAA、美国空军及海军用于天气预报业务，同时也向投资者和商品交易员提供预报服务。Dean强调，鉴于信息获取方式可能向智能体（agent）转变，公司当前仍专注于构建模型和数据基础设施，而非急于开发SaaS商业产品。