Метеодроны закрывают «слепую зону» в данных, которая так необходима армиям и трейдерам

У бума искусственного интеллекта в прогнозировании погоды есть неприглядная тайна. Несмотря на все разговоры о моделях, способных предсказывать штормы за несколько дней, ИИ-синоптик ровно настолько хорош, насколько качественны данные наблюдений, которые в него закладывают, а в последнее время они стали скуднее.

По данным Bloomberg, теперь для восполнения этого пробела в воздух запускают дроны, которые незаметно превращаются в датчики, от которых зависят как армии, так и трейдеры энергетического рынка.

Эта «слепая зона» находится в нижних нескольких километрах атмосферы — слое, где формируется бо́льшая часть нашей погоды. На протяжении десятилетий этот слой измерялся радиозондами — начиненными приборами шарами, которые запускаются дважды в день со станций по всему миру.

По мере того как количество таких запусков сокращается, редеют и данные, и момент выбран хуже некуда для индустрии, которая соревнуется в создании самых умных прогнозов, за которые можно заплатить.

Идея ИИ-метеорологии выглядит соблазнительно. Подразделение Google DeepMind заявляло, что его система является самым точным в мире 10-дневным прогнозом погоды.

Но модели, обученной на вчерашних показаниях, все равно нужны свежие измерения, чтобы понимать, что происходит в небе прямо сейчас. Если лишить ее объективных данных («земной правды»), то даже самая умная нейросеть по сути будет заниматься угадыванием.

Это сокращение отчасти вызвано собственными действиями. В Соединенных Штатах нехватка персонала после увольнений федеральных служащих заставила Национальную службу погоды приостановить или сократить запуски на целом ряде высотных метеостанций в течение 2025 года, что пробило бреши в наборе данных, которые синоптики долгое время воспринимали как должное.

И здесь на сцену выходят дроны. Такие компании, как швейцарская Meteomatics, поднимают в воздух аппараты, которые она называет метеодронами — небольшими беспилотниками, позиционируемыми в качестве прямых замен радиозондам.

Они поднимаются на несколько километров, измеряя по пути температуру, влажность, давление и ветер, а затем приземляются, чтобы быть готовыми к новому полету.

Экономическая составляющая здесь тоже играет роль. Метеозонд — это изделие одноразового использования, которое уносит ветром и редко удается вернуть, в то время как дрон собирает данные и возвращается домой, превращая разрозненные наблюдения в надежный поток информации.

И эта концепция переходит от стадии демонстрации к повседневной работе. В Meteomatics заявляют, что в начале этого года впервые передали оперативные данные с метеодронов Национальной службе погоды США — это часть более масштабной инициативы NOAA по внедрению беспилотников в повседневное прогнозирование, а не рассмотрению их в качестве научного эксперимента.

Вот тут-то и кроются деньги. На рынках электроэнергии и газа цены колеблются в зависимости от ветра, выработки солнечной энергии и температуры, поэтому даже чуть более точный прогноз на ближайшие часы дает прямую торговую премию.

Bloomberg сообщает, что энергетические трейдеры являются одними из самых заинтересованных клиентов в получении качественных данных о нижних слоях атмосферы по той простой причине, что это приносит прибыль.

Интерес военного ведомства обусловлен той же логикой. Те же показания, которые помогают трейдеру правильно распределить позиции по газу, помогают армии решать, когда поднимать авиацию, когда открывать огонь и когда совершать маневры — именно поэтому Bloomberg описывает дроны как технику, служащую одновременно солдатам и спекулянтам.

Все это приводит к неудобной для сторонников ИИ-погоды правде. Google DeepMind, чей новейший прогнозист оставил конкурентов позади, и такие претенденты, как швейцарский стартап Jua, который заявляет об опережении Microsoft и Google, соревнуются в создании лучших моделей.

Тем не менее, гонка за лучшими «сырыми» данными, пожалуй, важнее и гораздо менее гламурна.

Для Европы в этой истории есть скрытая стратегическая выгода. Meteomatics — это европейская компания, которая продает кирки и лопаты для «золотой лихорадки» данных в американском прогнозировании погоды. Это редкий случай, когда континент экспортирует снаряжение, а не импортирует его, даже несмотря на то, что знаковые ИИ-модели по-прежнему появляются в Силиконовой долине.

В этом есть своя ирония. Будущее прогнозирования должно было принадлежать программному обеспечению, масштабным моделям, обученным на десятилетиях истории.

Вместо этого всё может зависеть от того, кто сможет разместить больше датчиков в небе и кто владеет возвращаемыми ими показаниями. Тот, кто сможет это сделать, заработает деньги или выиграет сражения — вполне достойная награда для парка дронов, выполняющих неблагодарную работу, с которой алгоритмы не могут справиться в одиночку.