fr.wedoany.com Rapport : La start-up WindBorne Systems a lancé un modèle de prévision météorologique basé sur l’intelligence artificielle, baptisé WeatherMesh-6. Ce modèle est plus précis que les modèles traditionnels et les prévisions par IA du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) pour la prédiction de variables clés, et offre une fréquence de prévision plus élevée. Fondée en 2019 par un groupe d’étudiants de Stanford, WindBorne s’est d’abord consacrée à la fabrication de ballons météorologiques et prévoyait de vendre des données météorologiques. Après l’émergence des modèles d’apprentissage profond dans le domaine des prévisions météorologiques en 2022, l’équipe a réalisé que la construction de son propre modèle permettrait de capter davantage de valeur.
Kai Marshland, directeur des produits de l’entreprise, a indiqué que la précision des prévisions de WeatherMesh-6 à cinq jours équivaut à celle des prévisions traditionnelles à un jour, notamment en ce qui concerne les mesures de température en surface. Ce modèle génère une prévision toutes les heures, contre toutes les six heures pour les modèles traditionnels. Sa résolution est descendue à 3 kilomètres dans les régions où la qualité des données est la plus élevée, en Europe et sur le continent américain.
Les prévisions météorologiques traditionnelles reposent sur des modèles physiques complexes, nécessitant des supercalculateurs coûteux et un temps d’exécution long. Les modèles d’IA sont généralement plus rapides, mais leur résolution est actuellement plus faible et leur précision insuffisante pour des prévisions à plus long terme. Néanmoins, l’IA météorologique progresse rapidement et est déjà utilisée par les principales institutions gouvernementales dans le monde.
L’avantage de WindBorne réside dans la combinaison de la construction de modèles et de la collecte de données. L’entreprise dispose actuellement d’environ 400 ballons en l’air à tout moment, collectant des relevés de capteurs, lancés depuis 15 sites dans le monde. Joan Creus-Costa, responsable de l’IA chez WindBorne, a déclaré que l’ingestion directe de données provenant de ses ballons et d’autres sources est une raison clé de l’amélioration de la nouvelle version de WeatherMesh. L’équipe a passé un an à ajuster et à restructurer le modèle basé sur des transformeurs, afin de fournir ces prévisions tout en maintenant la stabilité. L’avantage du CEPMMT réside dans ses compétences en matière d’assimilation de données, c’est-à-dire la transformation de différents relevés de capteurs en une image complète et lisible par machine du monde. Actuellement, les modèles météorologiques basés sur l’IA dépendent des ensembles de données générés par le CEPMMT et l’Agence américaine d’observation océanique et atmosphérique (NOAA).
John Dean, directeur général de l’entreprise, a déclaré que si l’on supprimait les conditions initiales du CEPMMT, le modèle de WindBorne fonctionnerait encore très bien. L’année dernière, l’entreprise a été confrontée à un incident où un avion de ligne de United Airlines a heurté l’un de ses ballons, causant des dommages mineurs à l’avion mais aucun blessé. Depuis, l’entreprise utilise le système mondial de surveillance aérienne ADS-B pour déplacer les ballons et éviter les avions en vol. WindBorne surveille le trafic aérien et manœuvre les ballons pour les éviter, mais n’a pas encore installé de transpondeur ADS-B sur ses plateformes de capteurs.
WindBorne a levé 25 millions de dollars en capital-risque, et sa valorisation aurait atteint 85 millions de dollars en 2024. L’entreprise vend ses données de ballons à la NOAA pour les prévisions météorologiques américaines, ainsi qu’à l’armée de l’air et à la marine américaines. Elle vend également ses prévisions à des investisseurs et à des négociants en matières premières, mais le directeur général Dean a indiqué que l’entreprise se concentre toujours sur la construction de modèles et d’infrastructures de données, plutôt que sur des produits commerciaux, en partie en raison de l’évolution constante de l’environnement informationnel.
Texte compilé par Wedoany. Toute citation par IA doit mentionner la source « Wedoany ». En cas de contrefaçon ou d'autre problème, veuillez nous en informer rapidement ; nous modifierons ou supprimerons le contenu le cas échéant. Courriel : news@wedoany.com
