Метеорологические дроны заполняют слепую зону данных, которая необходима как армиям, так и трейдерам.

      Бум погоды на основе искусственного интеллекта имеет грязный секрет. Несмотря на разговоры о моделях, которые предсказывают штормы за несколько дней, прогнозист ИИ хорош лишь настолько, насколько хороши наблюдения, которые его питают, а в последнее время их стало недостаточно.

      Согласно Bloomberg, дроны теперь отправляются в воздух, чтобы заполнить пробел, тихо становясь сенсорами, на которые полагаются как армии, так и трейдеры энергетики.

      Слепая зона находится в нижних нескольких километрах атмосферы, в слое, где происходит большая часть нашей погоды. На протяжении десятилетий этот слой измерялся радиозондами, баллонами с инструментами, которые запускались дважды в день с метеостанций по всему миру.

      С уменьшением числа запусков уменьшается и объем данных, и время могло бы быть хуже для отрасли, стремящейся создать самые умные прогнозы, которые только можно купить.

      Предложение по метеорологии на основе ИИ соблазнительно. Google DeepMind утверждает, что их система является самой точной 10-дневной погодной моделью в мире.

      Но модель, обученная на показаниях вчерашнего дня, все равно нуждается в свежих измерениях, чтобы сообщить, что происходит с небом прямо сейчас. Если лишить ее реальных данных, даже самая умная нейронная сеть в основном будет гадать.

      Упадок частично вызван внутренними проблемами. В Соединенных Штатах нехватка кадров после федеральных сокращений заставила Национальную метеорологическую службу приостановить или сократить запуски на ряде станций верхнего воздуха до 2025 года, что создало пробелы в наборе данных, которые прогнозисты долгое время принимали как должное.

      На помощь приходят дроны. Такие компании, как швейцарская Meteomatics, запускают то, что они называют Meteodrones, небольшие беспилотные летательные аппараты, которые явно позиционируются как замена радиозондам.

      Они поднимаются на несколько километров, собирая данные о температуре, влажности, давлении и ветре по пути вверх, а затем приземляются, чтобы быть отправленными снова.

      Экономика тоже играет свою роль. Погодный шар — это одноразовое устройство, которое уходит по ветру и редко восстанавливается, в то время как дрон собирает свои данные и возвращается домой, превращая разрозненное покрытие в надежный источник данных.

      И идея переходит от демонстрации к действию. Meteomatics сообщает, что в этом году впервые предоставила оперативные данные о погодных дронах Национальной метеорологической службе США, что является частью более широкого усилия NOAA интегрировать эти аппараты в повседневное прогнозирование, а не рассматривать их как научный эксперимент.

      Вот где появляются деньги. На рынках электроэнергии и газа цены колеблются в зависимости от ветра, солнечной энергии и температуры, поэтому прогноз, даже немного более точный в ближайшие часы, дает прямое преимущество в торговле.

      Bloomberg сообщает, что трейдеры энергетики являются одними из самых заинтересованных клиентов в получении лучших данных на низких высотах, по простой причине — это приносит прибыль.

      Военный интерес основывается на той же логике. Те самые показания, которые помогают трейдеру позиционировать газовый портфель, также помогают армии решать, когда лететь, когда стрелять и когда двигаться, поэтому Bloomberg рассматривает дронов как служащих как солдатам, так и спекулянтам.

      Все это приводит к неловкой истине для сообщества ИИ-погоды. Google DeepMind, чья последняя модель прогнозирования «снесла» конкуренцию, и такие соперники, как швейцарская Jua, которая утверждает, что обходит Microsoft и Google, соревнуются в создании лучших моделей.

      Тем не менее, гонка за лучшими сырыми данными, возможно, более важна и гораздо менее гламурна.

      Для Европы в этой истории есть стратегический плюс. Meteomatics — это европейская компания, продающая инструменты и оборудование для золотой лихорадки данных в американском прогнозировании, редкий случай, когда континент экспортирует оборудование, а не импортирует его, даже когда главные модели ИИ все еще появляются из Силиконовой долины.

      В этом есть забавная ирония. Будущее прогнозирования должно было принадлежать программному обеспечению, обширным моделям, обученным на десятилетиях истории.

      Вместо этого оно может зависеть от того, кто сможет разместить больше сенсоров в небе и кто владеет показаниями, которые они отправляют обратно. Тот, кто это сделает, сможет зарабатывать деньги или выигрывать битвы, что является справедливой наградой для флота дронов, выполняющих неприметную работу, с которой алгоритмы не могут справиться без помощи.