Gemini、TensorFlow、そして自社の気象観測ステーション — この先に来るもの
私たちは、知る限りどの予測市場トレーダーもこれまで成し遂げたことのないものを構築しようとしています：データパイプラインを端から端まで自社で所有することです。この分野のほとんどのボットは公開気象APIで止まっています。StormBotは、データが自社の物理センサーから始まり、オンチェーンでの決済で終わるスタックへと移行しています。
StormBot 地上局 — テキサス州オースティン
建設が進行中です: 専用の気象観測施設 テキサス州オースティン郊外。これは裏庭の設備ではありません。この施設にはプロ仕様の気象計器が装備されつつあります——高精度温度計、気圧センサー、風速計、雨量計、湿度プローブ——それぞれ WMO 基準に較正されています。
なぜわざわざそうするのか？それはPolymarketの気象板が次に対して決済されるからです Weather Underground の観測所データ、そしてそれらの観測所には既知のバイアスがあります — 都市ヒートアイランド効果、不適切なセンサー配置、緩やかな校正ドリフト。私たち自身の観測所を運用し、WUの測定値と継続的に相互参照することで、予報モデルと実際に各市場を決済するデータとの正確な差をモデル化できます。このシグナルを持っているのは他に誰もいません。
稼働開始目標: 2026 年第 3 四半期
ClaudeとともにGoogle Geminiを
Gemini は、Claude と並行して動く2つ目の推論モデルとして組み込まれつつあります。各モデルは同じ候補を独立して分析し、エンジンはどの注文をルーティングする前にも両方の意見を相互参照します。一致はより高い信頼として扱われ、不一致はその取引をレビュー対象として印を付けます。2つのフロンティアモデルが同じ判断に収束することは、単独のどのモデルよりも強いシグナルです。
カスタムTensorFlowネットワーク
オーダーメイドの TensorFlow モデル は、5年以上の過去予測を、一致する都市と日付の Polymarket 決済結果とペアにして訓練されつつあります。その仕事は、物理ベースのモデルが体系的に見逃すパターンを学ぶことです——特定の都市における WU 観測所と公式予報の間の一貫したギャップ、予想より大きな気温変動を生む状況——そしてそれらをリアルタイムで、アンサンブルコアと推論モデルの傍らに位置する3つ目の独立した確率推定として浮かび上がらせることです。