Gemini, TensorFlow i nasza własna stacja pogodowa — co dalej
Składamy coś, czego, o ile nam wiadomo, żaden trader rynków predykcyjnych nie zrobił wcześniej: posiadanie potoku danych od początku do końca. Większość botów w tej przestrzeni zatrzymuje się na publicznych API pogodowych. StormBot zmierza ku stosowi, w którym dane zaczynają się od naszych własnych fizycznych czujników, a kończą rozliczeniem on-chain.
Stacja naziemna StormBot — Austin, Teksas
Trwa budowa dedykowany obiekt pomiarów meteorologicznych pod Austin w Teksasie. To nie jest przydomowa konstrukcja. Obiekt jest wyposażany w profesjonalne instrumenty meteorologiczne — wysokoprecyzyjne termometry, czujniki barometryczne, anemometry, deszczomierze i sondy wilgotności — każdy skalibrowany według norm WMO.
Po co się trudzić? Ponieważ książki pogodowe Polymarket rozliczają się względem Dane stacji Weather Underground, a te stacje mają znane błędy systematyczne — efekty miejskiej wyspy ciepła, niefortunne rozmieszczenie czujników, powolny dryf kalibracji. Prowadzenie własnej stacji i ciągłe porównywanie jej z odczytami WU pozwala nam modelować dokładną różnicę między modelami prognostycznymi a danymi, które faktycznie rozstrzygają każdy rynek. Nikt inny nie ma tego sygnału.
Docelowa data uruchomienia: III kwartał 2026
Google Gemini obok Claude
Gemini jest wpinany jako drugi model rozumujący, który działa równolegle z Claude. Każdy model analizuje tych samych kandydatów niezależnie, a silnik porównuje obie opinie, zanim jakiekolwiek zlecenie zostanie skierowane. Zgodność jest traktowana jako podwyższona pewność; rozbieżność oznacza transakcję do przeglądu. Dwa graniczne modele zbiegające się do tej samej oceny to silniejszy sygnał niż pojedynczy model sam w sobie.
Niestandardowa sieć TensorFlow
Dopasowany Model TensorFlow jest trenowany na ponad pięciu latach historycznych prognoz sparowanych z wynikami rozliczeń Polymarketu dla pasujących miast i dat. Jego zadaniem jest nauczenie się wzorców, które modele fizyczne systematycznie pomijają — stałej luki między stacjami WU a oficjalnymi prognozami w niektórych miastach, reżimów, które dają większe niż oczekiwane wahania temperatury — i ujawnianie ich w czasie rzeczywistym jako trzeciego, niezależnego oszacowania prawdopodobieństwa, które stoi obok rdzenia zespołowego i modeli rozumujących.