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WindBorne recauda 37 millones de dólares para previsiones meteorológicas por IA
WindBorne Systems recaudó 37 millones de dólares con una valoración de 250 millones de dólares para comercializar previsiones meteorológicas basadas en IA construidas a partir de datos de globos.
Imagen: TechCrunch
WindBorne Systems ha recaudado 37 millones de dólares para convertir la previsión meteorológica impulsada por IA en un negocio comercial más amplio, mientras la startup se expande más allá de clientes gubernamentales y especialistas en datos meteorológicos. La Serie B valora a la compañía en 250 millones de dólares tras la ronda, dijo el director ejecutivo John Dean a TechCrunch.
La financiación fue copresidida por Khosla Ventures y Galvanize, con respaldo adicional de TransLink Capital, Lux Capital y de inversores anteriores. WindBorne se fundó en 2019 y, inicialmente, se centró en recopilar datos atmosféricos con sensores de bajo costo transportados por globos meteorológicos de larga autonomía.
Cómo WindBorne recopila datos meteorológicos
WindBorne opera 20 sitios de lanzamiento en todo el mundo y tiene unos 600 globos en el aire en cualquier momento. Los globos recogen mediciones de zonas de difícil seguimiento, incluido el ojo de un tifón.
La empresa también está empezando a desplegar paquetes de sensores aéreos diseñados para caer en el océano y seguir recogiendo mediciones como boyas flotantes. Dean llama a ese conjunto de datos propietario un “sistema nervioso planetario”. WindBorne combina esos datos con conjuntos de datos de agencias meteorológicas gubernamentales para entrenar y ejecutar sus modelos de predicción.
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La oportunidad técnica cambió sustancialmente en los últimos cuatro años. Las nuevas técnicas de aprendizaje profundo han hecho que las simulaciones meteorológicas sean prácticas en portátiles en lugar de solo en supercomputadoras, lo que permite a empresas privadas desarrollar sus propios pronósticos a un coste mucho menor.
“Demostramos que, cuando añades globos al pronóstico, obtienes previsiones más precisas, y el valor por punto de datos es mucho mayor que el de los satélites.”
De contratos gubernamentales a empresas privadas
Los principales clientes de WindBorne siguen siendo agencias gubernamentales. El Servicio Meteorológico Nacional de EE. UU. compra sus datos, mientras que la Fuerza Aérea y la Marina de EE. UU. pagan a través de asociaciones de investigación. Un proyecto está desarrollando modelos de predicción que puedan ejecutarse a bordo de buques con conexiones intermitentes al resto del mundo.
La startup ahora quiere ampliar su negocio en el sector privado, que actualmente se centra principalmente en fondos de inversión que usan datos meteorológicos para predecir precios de materias primas y otros resultados empresariales. El nuevo capital financiará capacidad informática adicional, ayudará a reemplazar las comunicaciones por satélite de la red de globos por una red de radio en malla y apoyará un equipo comercial más amplio.
Esa expansión es la parte difícil. Otras startups de sensores, incluidas empresas que construyen redes de satélites de observación de la Tierra, han tenido dificultades para vender ampliamente a empresas privadas porque convertir datos en bruto en decisiones útiles requiere flujos de trabajo establecidos y experiencia especializada. Las empresas meteorológicas privadas a menudo se han centrado, en cambio, en reempaquetar pronósticos gubernamentales para medios, deshielo de aeronaves, enrutamiento de buques y especulación financiera.
Saloni Multani, socia de Galvanize que copresidió la ronda, dijo que la IA podría hacer que esas integraciones sean más económicas:
“Integrar las previsiones meteorológicas en la toma de decisiones empresariales ha sido tradicionalmente caro y difícil. Creemos que la IA cambia esa ecuación. Mejores previsiones hacen que el esfuerzo valga la pena, y la IA facilita mucho más vincular esas previsiones con las decisiones que intentan tomar las empresas.”
WindBorne ha demostrado una combinación potencialmente valiosa de datos propietarios y capacidad de cálculo más barata para la predicción, y ya está generando ingresos. La cuestión comercial sin resolver es si esa ventaja puede superar las barreras de flujo de trabajo y ventas que han mantenido a los servicios meteorológicos privados relativamente limitados.
Frontier Editor
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vía TechCrunch
