IT之家 6 月 2 日消息，据 Techcrunch 报道，初创企业 WindBorne Systems 公司今日推出了一款全新人工智能气象预报工具。依托传感器观测数据接入深度学习模型的技术革新，该工具针对关键气象指标的预报频次与精准度，均优于欧洲多国政府联合研发的全球顶尖气象预报系统。

据IT之家了解，WindBorne Systems 由数名斯坦福大学学生于 2019 年创立，公司起步阶段主打研发性能更优异的气象探空气球，主营气象数据售卖业务。2022 年深度学习气象预报模型问世后，团队意识到自研预报模型能够挖掘更高商业价值。

公司于今日正式发布第六代气象模型 WeatherMesh-6。据企业介绍，该模型预报精度已超越欧洲中期天气预报中心（ECMWF）出品的传统预报与人工智能预报产品；在气象学界，这家欧洲政府间机构是公认的高精度气象预报标杆。

WindBorne Systems 首席产品官凯・马什兰给出一个通俗的对比：单就地表气温预报而言，WeatherMesh-6 提前五天的预报准确度，等同于传统预报提前一天的预报水平。

传统气象模型每 6 小时生成一轮预报，而 WeatherMesh-6 可实现逐小时更新预报。在数据质量最优的欧洲本土与美国大陆地区，该模型空间分辨率已细化至 3 公里。

传统气象预报依托复杂物理方程模型运算，不仅需要造价高昂的超级计算机支撑，运算耗时也十分漫长。包括初创公司与谷歌 DeepMind 实验室在内的多方正在研发 AI 气象模型，这类模型运算效率远高于传统物理模型，但现阶段还无法在精细化分辨率与中长期预报准确率上比肩传统系统。