Система прогнозирования WeatherMesh от WindBorne Systems обошла модели от Huawei и DeepMind, став самой точной AI-моделью прогнозирования в мире. Ее прогнозы для поверхности и атмосферы Земли на 30% точнее, чем прогнозы традиционной модели Европейского центра среднесрочных прогнозов, и превосходят результаты последней модели DeepMind, GenCast, по большинству оценок. Главное отличие — в источнике данных: компания использует флот глобальных зондирующих аэростатов (GSB), которые собирают в 30–50 раз больше данных, чем обычные шары.
В основе подхода WindBorne лежит открытие: обычные метеошары наблюдают только около 15% земного шара. Компания разработала усовершенствованный тип долговременных метеошаров — глобальные зондирующие аэростаты (GSB). Эти аэростаты могут маневрировать в атмосфере, следуя динамическим траекториям полета, используя ветра. Основная оболочка шара WindBorne сделана из тонкой прозрачной пленки толщиной всего 20 микрометров — менее половины толщины человеческого волоса — и вся сборка весит менее 2 килограммов. Каждый шар имеет мешок с песком в качестве балласта; шар может сбрасывать песок, чтобы подняться выше, или стравливать газ, чтобы спуститься к другому ветровому потоку. GSB, которые собирают на порядки больше данных, чем одноразовые дропсонды, составляют Atlas, нашу глобальную группировку. Сегодня GSB могут летать более 50 дней на высотах от уровня земли до около 24 километров.
WeatherMesh построена на архитектуре трансформеров — той же технологии, что работает в ChatGPT. Система состоит из трех блоков: энкодер преобразует сырые данные о погоде в сжатый формат, процессор прогнозирует изменения, а декодер переводит результаты обратно в метеорологические переменные. Важно, что модель не отвергает физику — она обучена на исторических данных традиционных систем и использует их как якорь для правдоподобности прогнозов. Первая версия WeatherMesh требовала примерно в 15 раз меньше вычислительных мощностей, чем GraphCast от DeepMind, и примерно в 10 раз меньше, чем Pangu-Weather от Huawei. Команда обучила модель на кластере из нескольких десятков Nvidia RTX 4090 за ~$100 тыс., что в четыре раза дешевле облачных вычислений.
Первая проверка на деле произошла во время урагана Милтон в октябре 2024 года. WindBorne запустила шесть GSB с датчиками у берегов Мобила, штат Алабама, на безопасном расстоянии от урагана. За 24 часа шары проникли в стихию и сбросили датчики-дропсонды, собрав критические данные о температуре и давлении. Когда команда пропустила эти данные через WeatherMesh, модель выдала прогноз траектории Милтона точнее, чем Национальный центр ураганов США. Хотя эксперимент не был публичным, он доказал главное: AI может переиграть десятилетия классического подхода. Сегодня, в октябре 2025 года, WeatherMesh остается самой точной AI-моделью прогнозирования в мире.
GSB собирают в 30–50 раз больше данных, чем обычные метеошары. Текущая версия — WeatherMesh-4 — выдает полный прогноз каждые 10 минут (против 6 часов у традиционных моделей) и предсказывает температуру на высоте 2 метра, скорость ветра на 10 и 100 метрах, осадки, солнечную радиацию и облачность. Начальная версия работала с разрешением 0,25 градуса (~25 км на ячейку), совпадая с историческим датасетом ERA5, но сейчас для отдельных локаций доступно разрешение ~1 км. Переход на live-данные в реальном времени потребовал создания специальных адаптеров на базе U-Net, которые переводят реальные наблюдения в формат обучающих данных.
К 2028 году WindBorne планирует развернуть около 10 тысяч GSB одновременно, запуская их с 30 площадок по всему миру — примерно 300 пусков ежедневно. Последний рекорд: один шар летал 104 дня. Компания не собирается убивать классические модели — видит будущее, где AI и физические методы работают рука об руку, помогая правительствам, авиакомпаниям и аграриям принимать решения в условиях растущей нестабильности климата. Если традиционный метцентр дает 12–24 часа фальшивого предупреждения об урагане, это может стоить жизни. Точные прогнозы от WindBorne — это инструмент выживания.
Источник новости и обложки: spectrum.ieee.org