WindBorne fecha contrato de até US$ 49 milhões com a Força Aérea dos EUA

A Força Aérea dos Estados Unidos vai comprar os dados coletados pela frota de balões meteorológicos autônomos da WindBorne Systems, em um contrato que pode valer quase US$ 50 milhões para a startup, sediada em Redwood City, na Califórnia. O acordo permite que a Força Aérea pague apenas pelos dados de que precisa, fazendo pedidos para regiões e períodos específicos; o contrato tem um teto de até US$ 49 milhões, e até agora a Força Aérea já encomendou US$ 1,7 milhão em dados, com executivos da WindBorne esperando mais pedidos. É o maior contrato em que a WindBorne já participou, e foi concedido sem licitação competitiva.

O cofundador e diretor de tecnologia da WindBorne, Andrey Sushko, disse que o contrato é, em grande parte, um veículo para sustentar o crescimento contínuo da frota e financiar mais trabalho no hardware e no desempenho dos balões. Ele disse que a ausência de licitação competitiva reflete “uma determinação do governo de que, para essa capacidade de coletar dados globais, éramos a única empresa capaz de fornecê-la da forma que atendia às necessidades deles para essas operações.”

Fundada em 2015, a WindBorne hoje opera cerca de 700 balões meteorológicos ao redor do mundo, coletando leituras de sensores atmosféricos que a empresa vende a clientes e que também alimentam seu próprio modelo de previsão do tempo com IA. A empresa tem trabalhado de perto com o governo dos Estados Unidos, incluindo o Serviço Nacional de Meteorologia, a Força Aérea e a Marinha. O CEO John Dean disse à TechCrunch em agosto que a WindBorne havia captado uma rodada Série B de US$ 37 milhões para continuar expandindo o negócio, e no início deste verão a empresa lançou o WeatherMesh 6, a versão mais recente de seu modelo de previsão, que, segundo a empresa, supera o modelo baseado em física operado pelo Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo (ECMWF).

A previsão do tempo com IA se tornou um dos usos mais produtivos da tecnologia de aprendizado profundo desde o surgimento das arquiteturas de modelos transformer e a publicação, pelo ECMWF, de um enorme conjunto de dados meteorológicos há alguns anos. Modelos de laboratórios de ponta e agências governamentais vêm se mostrando mais precisos do que as previsões tradicionais, embora ainda seja uma fronteira irregular em que as duas abordagens continuam necessárias — o mais recente modelo meteorológico do Google DeepMind, por exemplo, já conta com ferramentas de previsão de ciclones que se tornam cada vez mais centrais para a forma como o governo dos Estados Unidos responde à temporada de furacões.

Em agosto, a WindBorne se tornou a primeira organização a enviar um sistema de voo não motorizado — sem motor — para coletar dados de dentro do olho de um tufão, guiando seus balões ao ajustar a altitude, liberar ar ou soltar lastro para aproveitar os ventos rumo aos destinos. Sushko chamou isso de um passo inédito, possível graças a modelos precisos de vento e clima aliados a uma frota grande o suficiente para ter balões nos lugares certos, acrescentando que foi uma das primeiras vezes que um modelo de aprendizado profundo foi usado para embasar uma decisão operacional real.

Por que importa

Um contrato com fornecedor único fechado com a Força Aérea que pode valer quase US$ 50 milhões sugere que as Forças Armadas dos EUA agora veem os dados coletados pelos balões da WindBorne como difíceis de substituir, fortalecendo a posição da startup à medida que a previsão do tempo baseada em IA passa a competir cada vez mais — e a complementar — os modelos tradicionais baseados em física no uso governamental.