Brightband dự chiến và tương lai sáng sủa (và mã nguồn mở) cho dự báo thời tiết dùng trí tuệ nhân tạo

Với sự bùng nổ của dữ liệu thời tiết và khí hậu mà đời công cụ trước không thể xử lý, liệu trí tuệ nhân tạo có phải là tương lai của việc dự báo?

Nghiên cứu chắc chắn cho thấy vậy, và một công ty ra đời mới được đầu tư gọi là Brightband đang thử sức biến các mô hình dự báo sử dụng học máy thành cả một ngành kinh doanh và một tiêu chuẩn mã nguồn mở.

Phương pháp dự báo thời tiết hiện nay và theo dõi khí hậu dựa vào mô hình thống kê và số liệu học kéo dài từ hàng chục năm trước. Điều đó không có nghĩa là chúng xấu hoặc sai — chỉ đơn giản không hiệu quả. Những mô hình dựa trên vật lý này là loại thứ bạn cần một vài tuần trên một máy tính siêu to để làm được.

Nhưng trí tuệ nhân tạo có một tài năng là nhận ra các mẫu trong những tập dữ liệu lớn, và nghiên cứu đã chỉ ra rằng, khi trí tuệ nhân tạo được đào tạo trên hàng năm các mẫu thời tiết và quan sát trên toàn thế giới, nó có thể dự đoán những sự kiện sắp xảy ra với độ chính xác đáng kinh ngạc.

Vậy tại sao nó không được sử dụng khắp mọi nơi?

“Lý do có khoảng cách này là chính phủ gặp khó khăn trong việc thu hút tài năng hàng đầu, cũng như các công ty thời tiết, trong khi đối với những công ty công nghệ này, thời tiết không phải là lĩnh vực chính của họ. Họ không đi sâu vào lĩnh vực này và làm việc với những người chơi để cung cấp cho họ các công cụ họ cần,” giải thích Julian Green, CEO và đồng sáng lập của Brightband (trước đây được biết đến dưới tên gọi OpenEarthAI). “Chúng tôi nghĩ rằng một startup mang lại những chuyên gia AI xuất sắc, những chuyên gia dữ liệu xuất sắc và những chuyên gia thời tiết xuất sắc. Có một cơ hội thực sự để vận hành AI và làm cho nó có sẵn cho mọi người.”

Công ty hiện đang xây dựng mô hình riêng được đào tạo trên nhiều năm dữ liệu quan sát về thời tiết, nhưng Daniel Rothenberg, đồng sáng lập và trưởng phòng dữ liệu và thời tiết, đã nhanh chóng lưu ý rằng họ “đang đứng trên vai những người khổng lồ.”

“Các mô hình dựa trên vật lý lớn lao,” anh ấy nói. “Nhưng AI là người hưởng lợi từ những mô hình đó — bước tiến đầu tiên là tận dụng chúng, tìm ra rằng các mô hình thực sự có thể học được những mẫu đó. Chúng tôi đang xây dựng trên cơ sở đó và mở rộng nó. Chúng tôi đang hướng đến công nghệ tiên tiến: tốt hơn hoặc bằng khả năng dự báo thời tiết toàn cầu hiện có.”

Nó cũng sẽ nhanh hơn nhiều lần, Green lưu ý. “Đó là phần lõi phá vỡ: nhanh và rẻ hơn,” làm cho nó phù hợp hơn với các trường hợp sử dụng cụ thể và di chuyển nhanh chóng.

“Mọi người có nhu cầu rất cụ thể ở các ngành công nghiệp khác nhau,” Green tiếp tục. “Các công ty năng lượng cần có khả năng dự đoán nguồn cung từ năng lượng tái tạo từ gió và ánh nắng, và nhu cầu về sưởi ấm và làm mát; các công ty vận tải cần tránh thời tiết khắc nghiệt; nông nghiệp cần lập kế hoạch ở tuần sau để tuyển người sạp, tưới nước, phân bón hoặc thu hoạch.”

Thú vị là, công ty cam kết phát hành các mô hình của mình để mọi người sử dụng.

“Mục tiêu của chúng tôi là mã nguồn mở khả năng dự báo cơ bản, không chỉ là mô hình mà còn là dữ liệu bạn sử dụng để đào tạo nó, và các thước đo bạn sử dụng để đánh giá nó; mô hình kinh doanh là để phân lớp trên cùng, dịch vụ được trả tiền cho những khả năng cụ thể hơn,” Green nói.

Một phần của việc này có nghĩa là bao gồm (và xử lý, và phát hành) nhiều dữ liệu được bỏ qua để sử dụng cơ sở dữ liệu được tiền xử lý.

“Có petabyte trên petabyte dữ liệu lịch sử từ các quả bóng thời tiết và vệ tinh mà bị bỏ qua vì chúng khó để làm việc,” Rothenberg nói; nhưng giống như hầu hết các mô hình trí tuệ nhân tạo, càng nhiều dữ liệu càng tốt, và một loại dữ liệu đa dạng được chọn lọc cẩn thận có thể cải thiện đáng kể chất lượng đầu ra của họ. “Chúng tôi thực sự cảm thấy xây dựng cộng đồng xung quanh điều này sẽ tăng tốc những gì chúng ta có thể làm trong việc hiểu biết về khí quyển và thực hiện nó ở mức độ lớn.”

Tôi đề xuất rằng điều này dường như gần như như họ đang làm những gì Dịch vụ Thời tiết Quốc gia (cung cấp hàng tấn dữ liệu quan sát và dự báo miễn phí như một dịch vụ công cộng) và các cơ quan khác sẽ làm nếu họ có thể.

Green từ chối, nói rằng họ làm việc chặt chẽ với các cơ quan đó và rằng họ thực sự là những người bảo vệ của một kho dữ liệu quan trọng — đó không nhất thiết là loại dữ liệu nhanh chóng, di động mà một công ty phục vụ người tiêu dùng cần. Anh ấy nói rằng họ xem đây như một phần tiếp tục của sự hợp tác quốc tế về dữ liêu thời tiết.

Về việc họ thực sự đang xây dựng sản phẩm ở đâu: “Nó vẫn rất sớm,” Green thừa nhận. “Chúng tôi đã làm việc trên điều này trong vài tháng, không có gì hoạt động ngày hôm nay nhưng chúng tôi hi vọng sẽ có một mô hình vào cuối năm 2024 có thể nhận những quan sát [tức là hình ảnh vệ tinh hoặc radar cục bộ] và tạo ra dự đoán cho họ.”

Brightband được xây dựng dưới dạng một công ty lợi ích cộng đồng, nhưng đó là “được chủ yếu biểu tượng,” Green nói. “Chúng tôi đang cố gắng đưa ra nhiệm vụ của mình một cách trung lập, gắn bộ cờ của mình vào cột của tàu và nói ‘đây là điều chúng tôi quan tâm.’ Tôi nghĩ 10 triệu đô la mà chúng tôi đã huy động là minh chứng cho việc chúng tôi có khả năng thu hút vốn đầu tư.”

Một công ty lợi ích cộng đồng trong trường hợp này cơ bản có nghĩa là hội đồng quản trị phải cân đối lợi ích của cổ đông với lợi ích của nhiệm vụ đã nêu ra ở một số trường hợp, nhưng không hạn chế lợi nhuận hoặc bất cứ điều gì như vậy.

Mong đợi một sản phẩm liên quan đến thời tiết trước một sản phẩm liên quan đến khí hậu — nhưng cả hai đều không có một khung thời gian chặt chẽ ngoại trừ việc trình diễn vào cuối năm.

Vòng huy động vốn Series A của Brightband 10 triệu đô la được dẫn dắt bởi Prelude Ventures, với sự tham gia của Starshot Capital, Garage Capital, Future Back Ventures, Preston-Werner Ventures, CLAI Ventures, Adrien Treuille và Cal Henderson.