Un contratto storico per una startup innovativa
L’U.S. Air Force ha deciso di acquistare i dati raccolti dalla flotta di palloni meteorologici autonomi di WindBorne Systems in un accordo che può arrivare a quasi 50 milioni di dollari. Si tratta del più grande contratto mai assegnato all’azienda, che finora aveva collaborato con varie agenzie governative, ma senza mai raggiungere una cifra di tale entità.
La costellazione di palloni di WindBorne
Al momento WindBorne gestisce circa 700 palloni distribuiti globalmente, ognuno dotato di sensori atmosferici capaci di misurare temperatura, pressione, umidità, velocità e direzione del vento. I dati raccolti vengono venduti a clienti privati e pubblici e, parallelamente, alimentano il proprio modello di previsione meteorologica basato su deep learning, chiamato WeatherMesh.
Dettagli del contratto
Il valore massimo del contratto è di 49 milioni di dollari, ma l’Air Force paga solo per i dati effettivamente richiesti. L’ordine iniziale ammonta a 1,7 milioni di dollari, con la possibilità di effettuare ulteriori richieste specifiche per regioni e periodi di tempo. Il contratto è stato assegnato senza gara competitiva, il che, secondo il co‑fondatore e CTO Andrey Sushko, indica che il governo ha riconosciuto la capacità unica di WindBorne di fornire dati globali secondo i requisiti operativi.
Innovazione tecnologica e sviluppo hardware
Il co‑fondatore ha spiegato che il contratto servirà anche a sostenere la crescita della costellazione e a finanziare ricerca e sviluppo per migliorare l’hardware dei palloni. Le operazioni di navigazione dei palloni non prevedono motori: la posizione è controllata regolando l’altitudine, rilasciando aria o scaricando sabbia come zavorra, consentendo al veicolo di sfruttare le correnti d’aria per raggiungere le aree desiderate.
Intelligenza artificiale nella previsione meteorologica
Nel luglio 2023 WindBorne ha lanciato WeatherMesh 6, l’ultima versione del proprio modello di previsione. Il nuovo algoritmo, basato su architetture transformer, si dimostra più accurato del modello tradizionale gestito dal European Centre for Medium‑Range Weather Forecasts (ECMWF), che si basa su simulazioni fisiche dell’atmosfera. Grazie all’avvento dei grandi dataset meteorologici rilasciati dall’ECMWF e alla potenza delle reti neurali, l’AI sta diventando una delle applicazioni più produttive della deep learning nel settore climatologico.
Contributi recenti e prime sperimentazioni operative
Nel agosto 2023 WindBorne è diventata la prima organizzazione a inviare un sistema di volo senza propulsione (senza motore) per raccogliere dati direttamente nell’occhio di un tifone. Questa impresa è stata possibile grazie alla combinazione di modelli meteorologici avanzati e a una costellazione sufficientemente ampia da garantire la presenza di palloni nei punti critici. Sushko ha sottolineato che “è un passo davvero innovativo: per prima volta un modello di deep learning è stato usato per decisioni operative concrete”.
Prospettive future e impatto sul settore
Il CEO John Dean ha annunciato, a luglio, una raccolta di 37 milioni di dollari in un round di finanziamento Series B destinato a scalare l’attività. L’accordo con l’Air Force, insieme ai progressi di WeatherMesh, posiziona WindBorne come leader nella fornitura di dati meteorologici in tempo reale e nella creazione di previsioni più precise. Con l’aumento della domanda governativa per dati climatici affidabili, soprattutto in scenari di emergenza come uragani e tifoni, la capacità di raccogliere informazioni direttamente dal campo e di trasformarle in previsioni operative rappresenta un vantaggio competitivo decisivo.