WindBorne giành hợp đồng gần 50 triệu USD từ Không quân Mỹ nhờ dữ liệu khí cầu AI

Startup WindBorne Systems vừa giành được hợp đồng trị giá gần 50 triệu USD với Không quân Mỹ để cung cấp dữ liệu khí tượng thu thập từ đội khí cầu tự hành của mình. Đây là hợp đồng lớn nhất mà công ty này từng tham gia, mở ra hướng phát triển mới cho lĩnh vực dự báo thời tiết bằng trí tuệ nhân tạo.

Đội khí cầu toàn cầu của WindBorne

Hiện WindBorne duy trì khoảng 700 khí cầu thời tiết hoạt động vòng quanh Trái Đất. Những khí cầu này thu thập dữ liệu cảm biến khí quyển, sau đó công ty bán lại cho khách hàng và đồng thời đưa vào mô hình dự báo thời tiết AI của riêng mình.

Thành lập năm 2015 tại Redwood City, bang California, WindBorne là một trong những tổ chức đầu tiên đưa trực tiếp dữ liệu thực nghiệm vào mô hình học sâu để dự báo thời tiết.

Hợp đồng với Không quân Mỹ

Theo thỏa thuận mới, Không quân Mỹ sẽ mua dữ liệu do WindBorne cung cấp với giá trị hợp đồng lên tới 49 triệu USD. Tuy nhiên, phía Không quân chỉ trả tiền theo nhu cầu thực tế — họ có thể đặt hàng cho từng khu vực cụ thể vào từng thời điểm nhất định.

Đến nay, Không quân Mỹ đã đặt hàng trị giá 1,7 triệu USD, và ban lãnh đạo WindBorne kỳ vọng sẽ có thêm nhiều đơn hàng tiếp theo.

"Đây phần lớn là phương tiện để hỗ trợ sự phát triển liên tục của hệ thống khí cầu, cũng như một số hoạt động nghiên cứu và phát triển nhằm cải thiện phần cứng và hiệu suất của khí cầu", Andrey Sushko, đồng sáng lập kiêm CTO của WindBorne, chia sẻ.

Ông Sushko cho biết hợp đồng này được trao không qua đấu thầu cạnh tranh, thể hiện sự công nhận của chính phủ rằng WindBorne là công ty duy nhất có thể đáp ứng nhu cầu thu thập dữ liệu toàn cầu theo cách phù hợp với yêu cầu vận hành của họ.

Bước tiến của mô hình dự báo AI

Trước đó, vào tháng 8, CEO John Dean cho biết WindBorne đã huy động được 37 triệu USD vòng Series B để mở rộng quy mô kinh doanh. Hồi đầu hè, công ty phát hành phiên bản mới nhất của mô hình dự báo WeatherMesh 6, được cho là đưa ra dự báo chính xác hơn cả mô hình truyền thống do Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung hạn châu Âu (ECMWF) vận hành — vốn mô phỏng khí quyển dựa trên các định luật vật lý.

Kể từ khi kiến trúc transformer ra đời và ECMWF công bố bộ dữ liệu thời tiết khổng lồ vài năm trước, dự báo thời tiết bằng AI đã trở thành một trong những ứng dụng hiệu quả nhất của công nghệ học sâu. Trước đây, các nhà khí tượng phải dựa vào siêu máy tính đắt đỏ để giải các phương trình phức tạp mô phỏng hành vi của khí quyển. Nay, học đầu-cuối (end-to-end learning) có thể tiếp nhận dữ liệu thời tiết hàng chục năm và đưa ra dự báo nhanh hơn nhiều.

Các mô hình do những phòng thí nghiệm hàng đầu và cơ quan chính phủ xây dựng đang chứng minh độ chính xác cao hơn dự báo truyền thống, dù vẫn còn nhiều hạn chế. Mô hình thời tiết mới nhất của Google DeepMind mang đến những khả năng mới quan trọng, và các công cụ dự báo xoáy thuận của họ ngày càng đóng vai trò trung tâm trong cách chính phủ Mỹ ứng phó với mùa bão.

Lần đầu thu thập dữ liệu trong tâm bão

Vào tháng 8, WindBorne trở thành tổ chức đầu tiên đưa một hệ thống bay không động cơ vào thu thập dữ liệu ngay trong tâm bão. Công ty điều khiển khí cầu bằng cách thay đổi độ cao, xả bớt không khí hoặc thả cát làm đối trọng, để đưa khí cầu vào luồng gió đưa chúng tới đích mong muốn.

"Đó là một bước tiến khá mới lạ, và hai yếu tố cần có là: thứ nhất, sở hữu mô hình gió và thời tiết tốt cùng khả năng điều hướng chúng; thứ hai, có hệ thống khí cầu đủ lớn để đưa khí cầu đến đúng vị trí. Đây là một trong những lần đầu tiên mô hình học sâu được dùng cho các quyết định vận hành thực tế", ông Sushko nhấn mạnh.

Ý nghĩa với ngành công nghệ

Sự kiện này cho thấy làn sóng ứng dụng AI vào dự báo thời tiết đang ngày càng được các tổ chức chính phủ và quân đội tin tưởng. Với các quốc gia thường xuyên chịu ảnh hưởng của bão và thiên tai như Việt Nam, những tiến bộ trong dự báo thời tiết bằng học sâu có thể mang lại giá trị thực tiễn lớn trong phòng chống thiên tai và quản lý rủi ro.

Việc kết hợp dữ liệu khí cầu giá rẻ, mô hình AI và mạng lưới cảm biến toàn cầu đang mở ra hướng đi mới, giúp dự báo thời tiết chính xác và nhanh chóng hơn mà không cần đến những siêu máy tính tốn kém.