Las nuevas técnicas de aprendizaje profundo que hay detrás de los modelos de lenguaje también han dado lugar a simulaciones meteorológicas que pueden ejecutarse en computadoras portátiles en lugar de supercomputadoras, cambiando la meteorología. Pero la tarea más grande para la IA puede ser hacer que las personas y organizaciones puedan aplicar esos pronósticos de forma más sencilla.
En este contexto, WindBorne Systems, una startup que recopila datos con los globos meteorológicos de mayor duración de vuelo del mundo y los integra en un potente modelo de pronóstico, ha cerrado una ronda Serie B de 37 millones de dólares para asumir ese desafío.
La nueva ronda fue co-liderada por Khosla Ventures y Galvanize, con inversiones adicionales de TransLink Capital, Lux Capital e inversores anteriores. Tras la operación, la compañía está valorada en 250 millones de dólares.
Fundada en 2019, WindBorne comenzó con el plan de obtener un conjunto novedoso de datos meteorológicos mediante sensores de bajo costo y globos de gran resistencia. El desarrollo de modelos de pronóstico con inteligencia artificial en los últimos cuatro años les ha permitido generar sus propios pronósticos, algo que antes no era posible para la mayoría de las empresas privadas debido al costo de las supercomputadoras necesarias para simular la atmósfera.
Hoy la compañía cuenta con 20 sitios de lanzamiento en todo el mundo y unos 600 globos en el aire en un momento dado, recolectando datos en áreas de difícil acceso, como el ojo de un tifón. Además, está comenzando a implementar paquetes de sensores aéreos que pueden caer al océano y continuar tomando mediciones como boyas flotantes.
“Demostramos que cuando agregas globos al pronóstico, obtienes pronósticos más precisos, y el valor por punto de dato es mucho más fuerte que el de los satélites. También hemos estado creciendo en ingresos mientras hacemos eso, lo que de-riesgó la señal de demanda para los capitalistas de riesgo”, explicó John Dean, CEO de WindBorne Systems.
| Aspecto | Globo tradicional | Globo WindBorne |
|---|---|---|
| Datos por dólar | 1X | 50X – 150X |
| Duración del vuelo | 2-3 horas | Más de 40 días de vuelo autónomo |
| Ruta de vuelo | Vertical desde el punto de lanzamiento | Puede volar a cualquier lugar, incluyendo océanos |
| Perfiles por vuelo | Uno por vuelo | Decenas de perfiles específicos por vuelo |
El conjunto de datos exclusivo, denominado por Dean como un “sistema nervioso planetario”, crea una ventaja competitiva para su modelo meteorológico, que también incorpora conjuntos de datos generados por agencias meteorológicas gubernamentales de todo el mundo.
En la actualidad, los principales clientes de WindBorne son agencias gubernamentales. El Servicio Meteorológico Nacional de Estados Unidos compra los datos de la compañía, mientras que la Fuerza Aérea de EE.UU. y la Armada de EE.UU. pagan a WindBorne a través de alianzas de investigación, incluido un esfuerzo para desarrollar modelos de pronóstico que puedan ejecutarse a bordo de barcos con conexiones intermitentes con el resto del mundo.
El siguiente paso es el negocio comercial, centrado por ahora en fondos de inversión que utilizan datos meteorológicos para anticipar precios de materias primas y otros resultados empresariales. Además de invertir en cómputo y en un esfuerzo por reemplazar las comunicaciones satelitales de la red de globos con una red de radio en malla, esta ronda permitirá a WindBorne ampliar su equipo de comercialización para expandir su base de clientes en el sector privado.
Ese camino no siempre es fácil. En la última década, varias startups intentaron escalar negocios de sensores, como las redes de satélites de observación de la Tierra, pero les resultó difícil abrirse paso en el sector privado porque extraer valor de esos datos requiere experiencia y flujos de trabajo establecidos. La mayoría recurrió a agencias gubernamentales que ya están acostumbradas a emplear esos datos.
Las empresas privadas de pronóstico meteorológico que existen suelen ganar la mayor parte de su dinero reempaquetando o refinando pronósticos gubernamentales para medios de comunicación, necesidades especializadas como el deshielo de aviones y el trazado de rutas de barcos, o para especuladores. Eso podría cambiar a medida que las herramientas de IA hacen más eficiente el procesamiento de datos.
“El mercado meteorológico privado ha sido limitado porque integrar los pronósticos meteorológicos en la toma de decisiones empresariales ha sido tradicionalmente caro y difícil. Creemos que la IA cambia esa ecuación. Mejores pronósticos hacen que el esfuerzo valga la pena y la IA facilita conectar esos pronósticos con las decisiones que las empresas intentan tomar”, afirmó Saloni Multani, socia de Galvanize que co-lideró la ronda.
Con la nueva financiación, WindBorne Systems busca no solo mejorar la precisión de sus pronósticos, sino también construir el puente que permita a más sectores aprovechar el potencial de la meteorología impulsada por IA.
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