美国空军将根据一项新合同购买 WindBorne Systems 自主气象气球机群采集的数据，该合同对这家初创公司的价值可能接近 5000 万美元。
WindBorne 目前有约 700 个气象气球在全球各地飞行，采集大气传感器读数。这些数据既出售给客户，也被输入该公司自己的 AI 天气预报模型。WindBorne 成立于 2015 年，总部位于加州红木城（Redwood City），是最早将实测数据直接输入深度学习天气模型的组织之一。
该公司一直与美国政府密切合作，尤其是美国国家气象局（National Weather Service）以及美国空军和海军，但这是该公司参与过的单笔最大合同。合同价值最高可达 4900 万美元，但空军只在需要数据时才付款，并可以针对特定时间和特定区域下订单。到目前为止，空军已订购了价值 170 万美元的数据，高管预计后续还会有更多订单。
WindBorne 联合创始人兼 CTO Andrey Sushko 告诉 TechCrunch：“这主要是一个载体，既可以支持气球机群的持续扩张，也可以资助研发工作，持续改进气球的硬件和性能。”他补充说，这份未经竞争性招标直接授予的合同，“是政府的一种认定：在采集全球数据的这项能力上，我们是唯一能够以满足其行动需求的方式提供服务的公司。”
WindBorne CEO John Dean 今年 8 月曾告诉 TechCrunch，公司已完成 3700 万美元的 B 轮融资，以继续扩大业务规模。今年初夏，公司发布了其预报模型的最新版本 WeatherMesh 6。该公司表示，与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）基于物理定律模拟大气运行的传统模型相比，WeatherMesh 6 能提供更准确的预报。
自从 transformer 模型架构问世以及 ECMWF 几年前发布海量天气数据集以来，AI 天气预报已成为深度学习技术最具成效的应用之一。此前，气象学家依靠昂贵的超级计算机运行精细方程来近似模拟大气行为。如今，端到端学习可以消化数十年的天气数据，并更快地给出预测。
前沿实验室和政府机构构建的模型正被证明比传统预报更准确，尽管这一前沿领域仍参差不齐，要真正理解天气，两类预报仍然缺一不可。Google DeepMind 最新的天气模型带来了重要的新能力，其气旋预报工具在美国政府应对飓风季的工作中正变得越来越核心。
今年 8 月，WindBorne 成为首个将无动力飞行系统（即不配备发动机的系统）送入台风眼采集数据的组织。该公司通过调整气球高度、排放空气或抛洒作为压舱物的沙子来操纵气球，让其借助风到达需要去的地方。
Sushko 说：“这是相当新颖的一步，实现它需要两个要素：一是拥有良好的风场和天气模型，并懂得如何借助它们导航；二是拥有足够庞大的气球机群，确保气球处于正确的位置。这是深度学习模型最早被用于实际运行决策的案例之一。”
- Russell Brandom