Станут ли прогнозы точнее с использованием ИИ и что такое технология «Метеум»?

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com

Искусственный интеллект теперь способен прогнозировать когда и в каком количестве выпадут осадки, а так же определять наличие просчетов синоптиков, повышая точность метеорологических прогнозов погоды. Как это происходит нам объяснил Александр Ганьшин, который является руководителем популярного сервиса «Яндекс погода». Он пояснил, как ИИ выполняет эти задачи, какую роль играет в этом процессе технология «Метеум» и как будут меняться метео прогнозы уже в недалеком будущем. Обо всем этом подробнее читайте ниже.

Автор: pxhere.com Источник: pxhere.com
Как создаются метео прогнозы

Существует множество источников (метеорадары, метеостанции, спутники и др), которые собирают данные о перемене погоды и атмосферных процессах. Эти данные передаются на суперкомпьютеры и обрабатываются, сводясь в единый прогноз. Над этим трудятся метеорологические агентства, но даже такой объем данных не гарантирует абсолютной точности. Метеостанции распределены по земной поверхности неравномерно, метеорадары установлены не повсеместно, и даже спутники также имеют ограничения.

Человеческий фактор тоже имеет место: люди способны ошибаться при снятии показаний приборов или делать некорректные выводы из метеоданных. Именно поэтому в метеорологию внедряется ИИ, который может повысить качество прогнозов.

В чем заключается помощь ИИ

Для прогнозирования атмосферного поведения используют модели, характеризующие атмосферные процессы. В отечественном приложении «Яндекс Погода», за составление прогнозов отвечает технология «Метеум». Она использует пять глобальных моделей и свою региональную WRF. Каждая из них эффективна в своём регионе.

Кроме того, анализируются данные получаемые со стационарных метеостанций, разбросанных по планете метеозондов, метеорадаров, спутников, а так же перемещающихся морских судов и даже датчиков встроенных в самолеты. Важны и географические факторы, влияющие на атмосферные явления в определенной точке, такие как высота над уровнем моря, близость водоёмов и тип местности (степь, лес и т. д.).

Автор: pxhere.com Источник: pxhere.com

Учёт сообщений от местного населения также важен: они могут корректировать, выпадают ли осадки в конкретном районе, что дает возможность повысить точность карты осадков.

Такие показания критичны для совершенствования точности прогнозов погоды. Снимки со спутников отображают только облачность, а не наличие дождя по факту. В таких случаях важны показания, предоставленные людьми, использующими сервис.

«Метеум» проводит аналитику всех данных, моделируя оптимальную картину, для максимально точного отображения реальной погоды. Система способна выявлять ошибки и учитывать их, обучаясь с помощью этой информации, чтобы в будущем избежать новых ошибок. В конечном итоге точность прогнозирования на базе «Метеум» выше, чем при использовании данных из традиционных сводок.

Автор: pxhere.com Источник: pxhere.com

ИИ может видеть на снимках со спутников зоны облачности и выявлять места ожидаемых осадков, создавая сверхкраткосрочные метеопрогнозы (наукастинг) сроком на следующие 2 часа с изменениями показаний в 10 минут. Это помогает пользователю принять решение, что именно сегодня надеть и стоит ли брать зонт.

Система имеет возможность предоставлять не только точные кратковременные прогнозы, но и их интерпретацию, что интересно для бизнеспространства в сельскохозяйственных областях, логистических направлениях, энергетике и т. д. Сервис даёт информацию о погоде в любом уголке России и моделирует многочисленные сценарии их применения, в том числе на основе исторических данных.

Система также позволяет моделировать прогнозы на сезон года с высокой точностью, что помогает оптимизировать сельскохозяйственные процессы и принять подготовительные меры к экстремальным переменам погоды или условиям сезона, таким как понижение температуры, наводнение или же засуха.

Что ожидать в будущем

ИИ обучается и это огромное преимущество. Недавно ИИ предсказал ураган «Ли», который достиг побережья Канады, за 9 дней, тогда как обычные сводки справились за 6.

ИИ уже научили определять наступление наводнения заранее, до их начала в запасе будет целых 7 дней. В перспективе ИИ сможет предсказывать даже такие явления, как смерчи, в тех областях, где они ранее не происходили.

Учёные отмечают, что ИИ обучается на основе исторических данных, что может привести к упущению деталей в условиях изменяющегося климата.

И все же сила ИИ в способности комплексно оценить ситуацию и спрогнозировать процесс на основе тысячи моделей, определяя скрытые закономерности и улучшая точность.

Изображение в превью:
Автор: pxhere.com
Источник: pxhere.com

3 комментария

Добавить комментарий

g
Да, яндекс погода таки научилась делать прогнозы краткосрочные.
постоянно проверяю погоду и решаю стоит ли ехать в деревню, если яндекс говорит что через час будет дождь то дождь будет, +-пол часа, решаю стартовать сразу или можно подождать пока кончится.
Когда кончится дождь тоже показывает довольно точно, вот буквально вчера сидел в машине и ждал когда закончится дождь, яндекс ошибся всего на 10 минут.
Можно с уверенностью планировать шашлыки в завтрашние выходные, если написано дожж весь день, то ехать не стоит.
А вот хотябы на неделю или две вперёд, уже на уровне бабушкиных предсказаний, будет дождь или нет неизвестно, каждый день открываю и каждый день предсказание разное может быть.
C
Заметно, что долговременный прогноз уточняется по мере «приближения»
Евгений Ирбов
верные только прогнозы на 3-5 дней, дальше всегда что-то идет не по плану

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

Почему легендарные советские колонки S-90 одни считают шедевром, а другие ненавидят

Ни одна акустическая система на постсоветском пространстве не вызывает таких яростных баталий, как «Радиотехника S-90» (она же 35АС-012 и её бесчисленные модификации). Для одних это священный...

Почему советские «Москвичи» обошли иномарки на ралли «Лондон — Сидней», а серийные машины гнили в гаражах

В декабре 1968 года финиш марафона «Лондон — Сидней» стал сенсацией для европейской прессы. Маршрут длиной 16 000 километров проходил через одиннадцать стран: асфальт Европы, горные...

Воздушный змей над Атлантикой: как Маркони принял радиосигнал из Европы

В декабре 1901 года на вершине Сигнал-Хилл над Сент-Джонсом дул такой ветер, что обычную антенну там было почти невозможно установить. Гульельмо Маркони приехал на Ньюфаундленд не с готовой...

Существует ли время на самом деле: почему Вселенная неподвижна и при чем здесь черные дыры

В повседневной жизни время кажется самым очевидным и неоспоримым свойством реальности. События всегда выстраиваются в строгую очередь: прошлое уже произошло и зафиксировано, будущее еще не...

Почему в северных избах не было ни занавесок, ни скатертей, ни половичков

Северный деревянный дом всегда выглядел иначе, чем привычные избы средней полосы. Большие срубы Архангельской губернии, Каргополья и других мест Русского Севера поражали размерами и простотой...

Здесь можно увидеть тысячи фламинго: как национальный парк Ансенуза стал одним из центров экотуризма Аргентины

В Аргентине на северо-востоке провинции Кордова расположен национальный парк Ансенуза, являющийся крупным природным заповедником. За короткое время он стал одним из самых привлекательных мест для...