سٹارٹ اپ ونڈ بورن سسٹمز کے ذریعہ آج جاری کردہ ایک نیا AI موسم کی پیشن گوئی کا ٹول اہم متغیرات پر یورپی حکومتوں کے تیار کردہ دنیا کے سرکردہ نظام کے مقابلے زیادہ متواتر اور درست پیشین گوئیاں پیش کرتا ہے، اس پیشرفت کی بدولت کہ سینسر ریڈنگ کو گہرے سیکھنے کے ماڈلز میں کیسے کھلایا جاتا ہے۔
2019 میں اسٹینفورڈ کے طلباء کے ایک گروپ کے ذریعہ قائم کیا گیا، ونڈ بورن نے موسم کا ڈیٹا بیچنے کے خیال کے ساتھ ایک بہتر موسمی غبارہ بنا کر شروع کیا۔ لیکن 2022 میں موسم کی پیشن گوئی کرنے والے گہرے سیکھنے والے ماڈلز کی آمد، ٹیم کو احساس ہوا کہ وہ اپنا ماڈل بنا کر بھی زیادہ قدر حاصل کر سکتے ہیں۔
آج اس ماڈل، WeatherMesh کے چھٹے ورژن کی ریلیز کا نشان ہے، جس کے بارے میں کمپنی کا کہنا ہے کہ روایتی اور AI پیشین گوئیوں سے زیادہ درست ہے جو یورپی سینٹر فار میڈیم رینج ویدر فورکاسٹنگ (ECMWF) کی طرف سے تیار کی گئی ہے، جو یورپی بین الحکومتی تنظیم ہے جسے ماہرین موسمیات نے آج درست موسم کی پیشن گوئی فراہم کرنے والے کے طور پر دیکھا ہے۔
ونڈ بورن کا کہنا ہے کہ اس کے ماڈل کا نیا ورژن ای سی ایم ڈبلیو ایف کے روایتی اور اے آئی سسٹمز کے مقابلے کئی متغیرات میں زیادہ درست پیش گوئی پیش کرتا ہے۔ ونڈ بورن کے چیف پروڈکٹ آفیسر کائی مارش لینڈ کا کہنا ہے کہ اسے سمجھنے کا ایک آسان طریقہ یہ ہے کہ WeatherMesh 6 "پانچ دن تک اتنا ہی درست ہے جتنا کہ ایک دن پہلے کی روایتی پیشن گوئی ہے،" خاص طور پر سطح کے درجہ حرارت کی پیمائش پر۔
WeatherMesh 6 روایتی ماڈل کی طرح ہر چھ گھنٹے کے برعکس ہر گھنٹے میں ایک پیشن گوئی پیش کرتا ہے۔ اس کی ریزولیوشن اب یورپ اور براعظم امریکہ میں 3 کلومیٹر تک نیچے ہے، جہاں ڈیٹا کا معیار سب سے زیادہ ہے۔
روایتی موسم کی پیشن گوئیاں طبیعیات کے پیچیدہ ماڈلز کے ذریعے تیار کی جاتی ہیں جن کو چلانے کے لیے مہنگے سپر کمپیوٹرز کی ضرورت ہوتی ہے، اور اسے کرنے میں کافی وقت لگتا ہے۔ AI ماڈلز - جو اسٹارٹ اپس اور گوگل ڈیپ مائنڈ جیسی بڑی لیبز کے ذریعہ بنائے گئے ہیں - فزکس ماڈلز سے زیادہ تیزی سے آگے بڑھنے کا رجحان رکھتے ہیں، لیکن فی الحال ان میں اتنی زیادہ ریزولوشن نہیں ہے، جتنے متغیرات ہیں اور یا لمبے وقت کے افق پر درست انداز میں پیش گوئی کرتے ہیں۔
پھر بھی، موسم AI تیزی سے بہتر ہو رہا ہے اور پہلے ہی دنیا بھر کی بڑی سرکاری ایجنسیوں میں استعمال ہو رہا ہے۔ محققین اسے موسم کے اعداد و شمار کو جمع کرنے اور عوامی پیشین گوئیاں تیار کرنے کے لیے استعمال ہونے والے نظاموں میں ضم کرنے کے لیے کام کر رہے ہیں۔
ماڈل کی تعمیر اور ڈیٹا اکٹھا کرنے کے منفرد امتزاج سے ونڈ بورن کے فوائد۔ کمپنی کے پاس اب کسی بھی وقت فلائٹ گیدرنگ سینسر ریڈنگ میں تقریباً 400 غبارے ہیں، جو دنیا بھر میں 15 سائٹس سے لانچ کیے گئے ہیں۔ اس کے موجودہ ماڈل میں پیشرفت اس بہتری سے ہوتی ہے کہ غباروں کے ذریعے جمع کیے گئے ڈیٹا کو ماڈلز میں کیسے ڈالا جاتا ہے۔
ونڈ بورن کے سی ای او جان ڈین نے ٹیک کرنچ کو بتایا، "میں ذاتی طور پر، ڈیٹا سیٹ فائدہ کے بغیر [ایک] AI پر مبنی موسمی کمپنی ہونے کے کاروباری ماڈل کو نہیں سمجھتا ہوں۔"
ECMWF کی برتری تنظیم کی مہارتوں سے منسوب ہے "ڈیٹا انضمام"، مختلف سینسر ریڈنگ کو دنیا کی ایک جامع، مشین کے ذریعے پڑھنے کے قابل تصویر میں تبدیل کرنے کا کام۔ ابھی کے لیے، AI موسمی ماڈلز ECMWF اور US National Oceanic and Atmospheric Administration کے تیار کردہ ڈیٹا سیٹس پر منحصر ہیں۔
لیکن ونڈ بورن اور دیگر تنظیمیں ماڈلز میں ڈیٹا کو براہ راست فیڈ کرنے کے لیے کام کر رہی ہیں، اور کمپنی کے اے آئی کے سربراہ، جان کریوس کوسٹا کا کہنا ہے کہ ان کے غباروں اور دیگر ذرائع سے ڈیٹا کا براہ راست اخراج WeatherMesh کے نئے ورژن میں بہتری کی اہم وجہ ہے۔ اس ماڈل کے لیے ٹرانسفارمر پر مبنی ماڈل کو ٹیوننگ اور دوبارہ تعمیر کرنے میں ایک سال لگا ہے تاکہ استحکام کھوئے بغیر ان پیشین گوئیوں کو فراہم کیا جا سکے۔
ڈین نے کہا، "جب ہم نے [ڈیٹا سمیلیشن] کرنا شروع کیا تو ہم ابھی بھی ECMWF پر بہت زیادہ انحصار کرتے تھے۔ "میں آج پیش گوئی کرتا ہوں، اگر ہم نے ECMWF کی ابتدائی شرائط کو ہٹا دیا، تو ہم حقیقت میں اب بھی بہت اچھا کام کریں گے۔"
کمپنی کو پچھلے سال اس وقت خوف کا سامنا کرنا پڑا جب یونائیٹڈ ایئر لائن کا ایک جیٹ لائنر اس کے ایک غبارے سے ٹکرا گیا۔ جب کہ طیارے کو معمولی نقصان پہنچا، کسی کو نقصان نہیں پہنچا، جزوی طور پر کیونکہ ونڈ بورن نے امریکی ضابطوں کی پِیروی کی کہ اس کا سینسر پیکج کتنا بڑا ہو سکتا ہے۔ تاہم، اب کمپنی نے اپنے غباروں میں ٹرانسپونڈرز شامل کیے ہیں جو ایک اور حادثے کے امکانات کو کم کرنے کی کوشش میں، عالمی ایوی ایشن سرویلنس سسٹم، ADS-B کے ذریعے اپنے مقام کی اطلاع دیتے ہیں۔ ونڈ بورن، جس نے 2024 میں $85 ملین کی رپورٹ شدہ قیمت کے ساتھ $25 ملین وینچر فنڈنگ اکٹھی کی ہے، اپنے غبارے کا ڈیٹا NOAA کو فروخت کرتا ہے، جہاں اسے امریکی موسم کی پیشن گوئی کرنے والے ادارے، اور امریکی فضائیہ اور بحریہ میں استعمال کیا جاتا ہے۔ کمپنی اپنی پیشن گوئیاں سرمایہ کاروں اور اجناس کے تاجروں کو بھی فروخت کرتی ہے، لیکن ڈین کا کہنا ہے کہ کمپنی معلوماتی ماحول کی بدلتی ہوئی نوعیت کی وجہ سے، تجارتی مصنوعات پر اپنے ماڈل اور ڈیٹا انفراسٹرکچر کی تعمیر پر توجہ مرکوز رکھے ہوئے ہے۔
"میں SaaS پروڈکٹ بنانے میں ایک بڑی ٹیم کی سرمایہ کاری کرنے کی کوشش نہیں کر رہا ہوں، اگر لوگ اب سے دو سال بعد صارفین کی معلومات چاہتے ہیں تو ایک ایجنٹ کے ذریعے ہے، ٹھیک ہے؟" ڈین نے کہا۔
