د AI د هوا وړاندوینې یوه نوې وسیله چې نن د پیل شوي وینډبورن سیسټمونو لخوا خپره شوې د اروپایی حکومتونو لخوا رامینځته شوي د نړۍ مخکښ سیسټم په پرتله د کلیدي متغیرونو په اړه ډیر پرله پسې او دقیق وړاندوینې وړاندیز کوي ، د پرمختګونو څخه مننه چې څنګه د سینسر لوستلو ژورې زده کړې ماډلونو ته تغذیه کیږي.
په 2019 کې د سټینفورډ زده کونکو یوې ډلې لخوا رامینځته شوی ، وینډ بورن د هوا ډیټا پلورلو نظر سره د غوره هوا بالون په جوړولو سره پیل کړ. مګر په 2022 کې د هوا وړاندوینې ژورې زده کړې ماډلونو رارسیدو سره ، ټیم پوه شو چې دوی کولی شي د خپل ماډل په جوړولو سره ډیر ارزښت ترلاسه کړي.
نن ورځ د دې ماډل شپږمه نسخه خپروي، WeatherMesh، کوم چې شرکت وايي د دودیزو او AI وړاندوینو څخه ډیر درست دی چې د منځنۍ کچې هوا وړاندوینې (ECMWF) لخوا تولید شوي، د اروپا بین المللي سازمان چې د هوا پوهانو لخوا نن ورځ د درست موسم وړاندوینې مخکښ چمتو کونکي په توګه لیدل کیږي.
وینډبورن وايي د دې ماډل نوې نسخه په ډیری متغیرونو کې د ECMWF دودیز او AI سیسټمونو په پرتله خورا دقیق وړاندوینه وړاندې کوي. د دې د پوهیدو لپاره یوه ساده لاره ، د وینډبورن د محصول لوی افسر کای مارشلینډ وايي ، دا دی چې ویدر میش 6 "د پنځه ورځو په څیر دقیق دی لکه څنګه چې یوه ورځ دمخه دودیزه وړاندوینه وه ،" په ځانګړي توګه د سطحې تودوخې اندازه کولو کې.
WeatherMesh 6 په هر ساعت کې وړاندوینه تولیدوي، د هرو شپږو ساعتونو په مقابل کې، لکه څنګه چې دودیز ماډلونه کوي. د دې ریزولوشن اوس په اروپا او براعظم امریکا کې 3 کیلومترو ته ښکته شوی ، چیرې چې د ډیټا کیفیت خورا لوړ دی.
د دودیز موسم وړاندوینې د پیچلو فزیک ماډلونو لخوا رامینځته کیږي چې د چلولو لپاره ګران سوپر کمپیوټرونو ته اړتیا لري ، او د دې کولو لپاره ډیر وخت نیسي. د AI ماډلونه - د پیل او لوی لابراتوارونو لخوا رامینځته شوي لکه د ګوګل ډیپ مائنډ - د فزیک ماډلونو په پرتله ګړندي حرکت کوي ، مګر د اوس لپاره دومره لوړ ریزولوشن نلري ، څومره چې ډیری تغیرات او یا د اوږدې مودې افقونو په څیر دقیق اټکل کوي.
بیا هم، هوا AI په چټکۍ سره وده کوي او دمخه د نړۍ په لویو دولتي ادارو کې کارول کیږي. څیړونکي کار کوي چې دا په سیسټمونو کې مدغم کړي چې د هوا ډیټا راټولولو او عامه وړاندوینو تولید لپاره کارول کیږي.
د وینډبورن د ماډل جوړونې او د معلوماتو راټولولو ځانګړي ترکیب څخه ګټه پورته کوي. شرکت اوس په هر وخت کې د الوتنې راټولولو سینسر لوستلو کې شاوخوا 400 بالونونه لري چې د نړۍ له 15 سایټونو څخه پیل شوي. په اوسني ماډل کې پرمختګونه د هغه پرمختګونو څخه راځي چې څنګه د بالونونو لخوا راټول شوي معلومات موډلونو ته تغذیه کیږي.
"زه په شخصي توګه نه پوهیږم چې د AI پر بنسټ د هوا شرکت د سوداګرۍ ماډل د ډیټا سیټ ګټې پرته،" د وینډبورن سی ای او جان ډین ټیک کرنچ ته وویل.
د ECMWF غوره والی د سازمان مهارتونو ته منسوب شوی چې د "ډیټا انزیمیشن" کې د مختلف سینسر لوستلو د نړۍ په هراړخیز ، ماشین لوستلو وړ عکس بدلولو کار کوي. د اوس لپاره، د AI هوا ماډلونه د ECMWF او د متحده ایالاتو ملي سمندري او اتموسفیر ادارې لخوا تولید شوي ډیټا سیټونو پورې اړه لري.
مګر وینډبورن او نور سازمانونه کار کوي چې ډیټا مستقیم ماډلونو ته تغذیه کړي ، او د AI شرکت مشر ، جوان کریوس - کوسټا وايي د دوی بالونونو او نورو سرچینو څخه د ډیټا مستقیم مصرف د WeatherMesh نوې نسخه کې د پرمختګ اصلي لامل دی. دا د ماډل لپاره د ټرانسفارمر پراساس ماډل تنظیم کولو او بیا تنظیم کولو یو کال نیولی ترڅو دا وړاندوینې پرته له دې چې ثبات له لاسه ورکړي.
ډین وویل: "کله چې موږ د [ډیټا انزیمیشن] ترسره کول پیل کړل موږ لاهم په ECMWF باندې خورا ډیر تکیه کوو." "زه نن وړاندوینه کوم، که موږ د ECMWF لومړني شرایط لرې کړو، موږ به واقعیا لاهم ښه کار وکړو."
دغه شرکت تېر کال هغه مهال له وېرې سره مخ شو کله چې د یونایټیډ ایرلاین یوه جیټ لائنر د هغې یوه بالون ته ورغله. پداسې حال کې چې الوتکې لږ زیان لیدلی، هیڅوک ته زیان نه دی رسیدلی، په یوه برخه کې ځکه چې وینډبورن د متحده ایاالتو مقررات تعقیب کړي چې د دې سینسر کڅوړه څومره لوی کیدی شي. اوس، په هرصورت، شرکت په خپلو بالونونو کې ټرانسپوډرونه اضافه کړي چې د نړیوال هوایی چلند څارنې سیسټم، ADS-B له لارې د دوی موقعیت راپور ورکوي، ترڅو د بلې حادثې امکانات کم کړي. وینډبورن، چې په 2024 کې یې د 85 ملیون ډالرو راپور شوي ارزښت سره د 25 ملیون ډالرو پانګونې تمویل راټول کړی ، خپل د بالون ډیټا NOAA ته پلوري ، چیرې چې دا د متحده ایالاتو د هوا وړاندوینې تصدۍ ، او د متحده ایالاتو هوایی ځواک او بحري کې کارول کیږي. شرکت خپل وړاندوینې پانګوالو او د اجناسو سوداګرو ته هم پلوري ، مګر ډین وویل چې شرکت د معلوماتو چاپیریال بدلولو طبیعت له امله د سوداګریزو محصولاتو په اړه د خپل ماډل او ډیټا زیربنا رامینځته کولو باندې تمرکز کوي.
"زه هڅه نه کوم چې د SaaS محصول په جوړولو کې لوی ټیم پانګونه وکړم ، که چیرې هغه لاره چې خلک له اوس څخه دوه کاله وروسته د پیرودونکي معلومات غواړي د اجنټ له لارې وي ، سمه ده؟" ډین وویل.
