Spire发布最新机器学习程序，将多个模型的合并，可增强天气预报准确率

Spire Global，Inc.（以下简称Spire）宣布，该公司取得了重大的突破性进展，该公司最近推出了新颖的计算平台，这是一种模拟Spire的LEMUR 3U平台的地面模拟测试台。

该测试平台包括多个嵌入式边缘AI / ML模块，使用户能够测试自己的AI /机器学习驱动的应用程序。Spire还透露了使用名为JUNO的ML程序，该程序将多个模型的合并为一个预测，以增强其整体天气预报。

每天都从全球卫星星座和其他系统收集大量数据，因此有效地处理和利用这些数据是关键。Spire是一家地球数据分析公司，恰好从最终的优势点（空间）收集数据。将几种重要的互补技术相结合，以提供跨一系列应用程序和我们专有数据流的改进建模。

借助JUNO，Spire的神经网络将众多天气预报与测量结果进行比较，然后隐式确定如何对每个模型的结果进行排名。使用多个天气变量和模型来校正预测的偏差，例如，查看预测温度和测量温度之间的历史关系，包括压力、风、湿度和其他条件如何影响结果。

Spire Weather统计和机器学习负责人Razvan Stefanescu表示，希望为客户提供最准确的模型，他们的市场具有不同的建模需求。这些创新帮助我们提供了高度准确，可靠的产品。并为该特定行业定制天气预报。

Spire认为这些AI解决方案在帮助其数字天气预报系统的多个阶段显示出潜力，例如可能帮助实现自动质量控制，数据同化和模型错误，更快的物理近似和改进的优化器，以及帮助工程师和科学家更好地进行调整模型。

借助Spire的Brain In Space模拟环境测试平台，Spire及其客户能够测试AI / ML模块如何很好地支持太空中先进的支持AI的分析和边缘计算的开发。Spire认为，测试平台标志着小型卫星星座的操作和管理方式发生了巨大变化，这为卫星执行时间紧迫的任务和自主做出决策铺平了道路，而无需增加带宽和其他宝贵的机载资源。

Spire已经使用测试台上的某些模块成功演示了ML功能在轨道上的使用。

Spire的系统会随着接收到更多数据而不断完善，这是一个正反馈回路，由Spire的100多个纳米卫星在轨道上推动，这些卫星收集了世界各地的观测数据。这些卫星已经进行了无线电掩星测量，收集了详细的大气数据，可以帮助减少天气预报误差。随着Spire推出更多的设备和功能，该星座将产生更多的信息，从而使高效的处理能力变得越来越重要。

Spire是全球性的天基数据和分析提供商，从最终的角度出发，它提供独特的数据集和关于地球的强大见解，因此组织可以自信，准确和快速地做出决策。Spire使用世界上最大的多功能卫星星座之一来获取难以获取的宝贵数据，并通过预测解决方案对其进行丰富。

然后，Spire将这些数据作为订阅提供给世界各地的组织，以便他们可以改善业务运营，减少其环境足迹，部署资源以实现增长和竞争优势并降低风险。Spire为商业和政府组织提供了竞争优势，他们可以利用太空洞察力寻求创新和解决世界上最棘手的问题。Spire在美国加州旧金山，科罗拉多州博尔德市设有办事处，华盛顿特区，格拉斯哥，卢森堡和新加坡。

Spire于2021年3月1日宣布计划与NavSight Holdings，Inc.（NYSE：NSH）进行预期的业务合并，并在纽约证券交易所进行交易，股票代码为“ SPIR”。

NavSight Holdings，Inc.是一家空白支票公司，其成立是为了实现与一个或多个企业的合并、资本证券交易所、资产收购、股票购买、重组或类似业务合并。

NavSight的组织是在任何企业或行业中追求业务合并目标的机会，目的是将其搜索重点放在可为客户提供专业知识和技术，以支持其国家安全、情报和国防的潜在目标业务。