Майбутнє WeatherBot: Gemini AI, TensorFlow і власна метеостанція
Ми будуємо те, чого ніколи раніше не робили в торгівлі на prediction markets. У той час як більшість ботів покладається виключно на публічні погодні API, ми виводимо WeatherBot на абсолютно інший рівень — той, де ми володіємо конвеєром даних від фізичних датчиків аж до виконання угоди.
Наземна станція WeatherBot — Остін, Техас
Наразі ми будуємо спеціалізований об'єкт для метеовимірювань в Остіні, штат Техас. Це не аматорське налаштування — ми встановлюємо професійні метеорологічні прилади, включаючи високоточні термометри, датчики барометричного тиску, анемометри, дощоміри та датчики вологості, відкалібровані за стандартами WMO.
Чому це важливо? Тому що погодні ринки Polymarket розв'язуються на основі Дані станцій Weather Underground — і ці станції мають відомі зміщення. Міські теплові острови, розміщення датчиків, дрейф калібрування. Керуючи власною станцією та зіставляючи її показники з даними Weather Underground, ми можемо змоделювати точну розбіжність між прогнозними моделями та фактичними даними резолюції. Це перевага, якої немає більше ні в кого.
Цільова дата введення в експлуатацію: III квартал 2026
Інтеграція Google Gemini AI
Ми інтегруємо Google Gemini як другий ШІ-мозок поряд із Claude. Gemini незалежно аналізуватиме ті ж ринки, а WeatherBot перехресно перевірятиме обидві думки ШІ перед виконанням угод. Коли Claude і Gemini згодні, впевненість максимальна. Коли вони не згодні, бот позначає угоду для перевірки. Дві моделі ШІ світового класу краще, ніж одна.
Google TensorFlow — аналітичний рушій у реальному часі
Ми створюємо власний нейромережа TensorFlow trained on 5+ years of historical weather data paired with Polymarket resolution outcomes. This model will learn the patterns that traditional weather models miss — like how Weather Underground station readings consistently differ from official forecasts in specific cities, or how certain weather patterns lead to larger-than-expected temperature swings. The TensorFlow engine will run in real-time, providing a third independent probability estimate alongside the traditional forecast models and AI analysis.