За плечами фаундеров — известные стартапы, в том числе Maps.me, и сделки с Google, Pinterest и Mail.ru Group (теперь VK)
Rainbow Weather, польский стартап с белорусскими корнями, родился под конец 2021 года. Серийные предприниматели и друзья Юрий Мельничек и Александр Матвеенко пришли к идее через схожий опыт: Юрий промок в горах так, что пострадал паспорт (хотя прогноз уверял, что грозовой фронт пройдет мимо), а Александр попал в опасный шторм в море на Шри-Ланке — его тоже не предупредил ни один популярный сервис. На фоне все более частых экстремальных ураганов, жары и наводнений оба решили, что миру все-таки нужно еще одно погодное приложение — способное безошибочно ответить на простой вопрос: в какую минуту и где сегодня начнется непогода.
Бизнес запустили вовремя: Rainbow сразу сделал ставку на ИИ-наукастинг — быстрый анализ данных радаров, спутников и классических моделей погоды, чтобы давать максимально верный для узкой локации прогноз на ближайшие часы. К 2024-2025 годам ИИ-революция в метеорологии стала очевидной, пишет Yale Environment 360, и теперь все явнее запрос на точность и прозрачность прогноза, отмечает Bloomberg.
На этом рынке уже есть сильные игроки, в том числе бигтехи, и все же приложение набрало 1 млн скачиваний и 100 тыс. ежемесячно активных пользователей. Монетизация строится как на B2C-подписке (около $9 в месяц или $100 единовременно), так и на B2B-проектах: прогноз от Rainbow Weather встраивают картографические и логистические сервисы, агропромышленные игроки и другие трекеры погоды. Также команда привлекла под $4 млн более чем от 15 инвесторов — среди них, например, Юрий Гурский, основавший Flo Health, первый фемтех-единорог в Европе.
Мы обсудили с основателями стартапа, почему человечество летает в космос и строит роботов, но все еще попадает под внезапные ливни, в чем новизна Rainbow и станут ли погодные приложения жизненно необходимой инфраструктурой в эпоху климатического хаоса.
Поминутный прогноз как новая норма
Метеоиндустрия явно перестраивается. Какие сдвиги чувствуете в первую очередь?
Юрий: Первый большой тренд — наукастинг, в первую очередь с ИИ. В России это хорошо видно по «Яндекс.Погоде»: они уже давно умеют показывать тот же дождь по минутам. У Apple и Google похожие штуки работают только в крупных американских агломерациях и, кажется, в Лондоне. Мы здесь предугадали поворот рынка и стремимся делать поминутный прогноз в любой точке мира.
Другой очень важный фактор, буквально «слон в комнате», — климатический кризис. Ученые еще пару лет назад рисовали разные перспективы потепления, и сейчас видно, что, даже если все бросить и заняться только климатом, планета все равно продолжит двигаться по самому пессимистичному сценарию. И это не про «станет немного теплее». Погода становится и более экстремальной, и менее предсказуемой: где было сухо, внезапно происходят потопы — взять те же истории с Burning Man или ливни в Дубае.
Меня лично пугает скорость климатических изменений, из года в год она только возрастает — наш поезд буквально мчится в недостроенный тоннель, да еще и разгоняется.
Из этой ИИ-гонки и тревоги за будущее планеты и родился Rainbow?
Александр: Мы стартовали с Rainbow в 2021-м, активно заработали в 2022-м — рынок был за традиционными игроками: нацметеоагентствами и гигантами вроде Apple Weather и AccuWeather. По нашим наблюдениям, что-то делать с ИИ пробовали «Яндекс» и Tomorrow.io, плюс Google к тому моменту уже выпустил MetNet. И все же тогда это не было мейнстримом, мы увидели окно возможностей.
У нас с Юрой большой опыт работы с нейронными сетями, так что пошли нетипичным для индустрии путем: вместо того чтобы сначала нанимать синоптиков, собрали инженерную команду и запустили модель вообще без метеорологов.
Юрий: Что касается опасений по поводу климата, это как с любой рационализацией. Сложно поймать момент эврики, но после мозг начинает подтягивать подтверждения: «ой, вот статистика по экстремальным снегопадам», «а вот интервью ученого про глобальное потепление». Для первого бизнес-плана мы просто посмотрели открытые данные и увидели: аномальных погодных событий год от года все больше.
Почему решили сфокусироваться на краткосрочном прогнозе, а не на классической «погоде на неделю»? Для пользователей же это звучит привычнее.
Юрий: Действительно, когда говорят «прогноз погоды», обычно имеют в виду день-два, до двух недель. Мы туда, возможно, еще пойдем, пока берем долгосрочные данные у других провайдеров. Но сегодня Rainbow про то, в каком состоянии атмосфера Земли находится прямо сейчас и что поминутно изменится в ближайшие четыре-пять часов. Параллельно работаем над тем, чтобы продлить этот горизонт до суток.
Бытовой пример: вы едете на велосипеде и начинается ливень — тут вас волнует не какая завтра температура, а застряли вы в кафе на час или на пять. Постепенно расширяемся и за пределы осадков и базовых показателей вроде ветра и давления. Например, выяснилось, что по тем же данным мы можем неплохо предсказывать направление движения пожаров.
К тому же оказалось, что ультракраткосрочный прогноз интересен и другим погодным компаниям — сейчас большинство наших клиентов, по сути, наши же конкуренты. Спрос огромный: у индустрии слишком долго не было достаточно достоверных и при этом доступных по цене данных, где именно и в какую минуту испортится погода.
Звучит так, будто остальные погодные провайдеры дают неверные прогнозы.
Александр: Не неверные, а недостаточно локальные — ну или слишком дорогие, особенно для малого бизнеса.
Большинство традиционных сервисов говорят: «В Берлине завтра днем дождь, вероятность 30%». За этим обычно подразумевается ячейка в 28 км² (это примерно 30-я часть огромного Берлина), и не очень понятно, попадете ли вы в этот дождь с учетом ваших сегодняшних передвижений. Наукастеры говорят иначе: «Дождь начнется в 14:00, закончится в 15:10, потом польет сильнее с 16:30 до 17:15», с точностью до квадратного километра. Наша модель, если будет достаточно данных, может сузить прогноз и до 250 м² — до такой зоны, которую можно обойти пешком за пару минут.
Хороший пример тут — ураганы в Штатах, когда по огромной области рассылают шесть-семь уведомлений. В итоге очень многие люди отменяют планы, хотя им ничего не грозит. Наш фокус как бизнеса — построить сервис, который позволит избежать подобных неудобств и простоев.
За счет чего вам удалось так сузить локацию прогноза и почему это до сих пор не стало стандартом индустрии?
Александр: У нас вся инженерная команда трудится в условиях очень жесткого давления по времени. Мы с самого начала договорились, что, как бы ни менялись источники данных, наша модель должна обновляться каждые десять минут, постепенно переходим на пятиминутные интервалы.
Когда работали только с метеорадарами, это было довольно просто: они и так выдают данные каждые десять минут — оставалось их собрать, почистить от шумов и прогнать через систему. Потом, когда мы добавили спутники, все сильно усложнилось: одни спутники делятся кадрами раз в пять минут; другие — раз в десять минут; третьи — раз в 15 минут. Нам нужно было эти потоки объединить так, чтобы наш KPI все равно выполнялся.
Нам это удалось, и сейчас ноу-хау нашей модели в том, что она умеет быстро обрабатывать очень разнородные данные, будь то спутниковые снимки или показатели из смартфонов. Концептуально это похоже на то, что делают другие погодные ИИ-сервисы, но разница в качестве и скорости, особенно в вопросе чистки от шумов. По нашим оценкам, мы делаем это дешевле и в среднем точнее по миру, чем все остальные наукастеры и тем более классические службы погоды.
К тому же используем очень маленькие вычислительные мощности по сравнению с бигтехами. Сейчас наша модель работает всего на одном сервере — в этом тоже технологическая прелесть. Хотя у конкурентов-гигантов практически неограниченные вычислительные возможности, это их не так волнует.
Юрий: В классической же метеорологии все до сих пор держится на тяжелых, технологически устаревающих моделях. Они очень ресурсоемкие, поэтому прогноз пересчитывают лишь несколько раз в сутки. Плюс они опираются на статистику прошлых десятилетий, а климат-то уже другой, куда более хаотичный и экстремальный. В общем, за три — шесть часов простоя успевают родиться и исчезнуть сильные локальные грозы, резкие скачки температуры и так далее, а традиционные провайдеры их просто не замечают.
А где сейчас погоду предсказать сложнее всего?
Александр: Прогноз всегда упирается в источники данных. Где стоят современные метеорадары, где оборудование постарее, где его нет совсем. Например, в Штатах исторически активно инвестировали в погоду, там очень подробная картина, да и сами данные зачастую публичные и бесплатные. В Европе ситуация тоже хорошая, а чем дальше на восток, тем сложнее. Хуже всего сейчас в Африке и частично в Южной Америке.
В общем, мы довольно быстро поняли, что не можем обещать одинаковое качество прогноза в любой точке планеты, пока сильно завязаны на локальные радары и метеостанции. Поэтому сейчас уделяем много внимания спутниковым данным: учим модель по ним находить зоны, где действительно идут осадки, и готовим версию, которая сможет дать адекватный прогноз даже там, где нет датчиков, отключился какой-то радар или же владельцы данных не делятся ими.
Продолжение на сайте SETTERS Media: