Метеорологический сервис «Яндекс Погода» с помощью нейросетей научился на основе данных с метеорадаров предсказывать осадки в конкретной точке с точностью до 10 минут, а также прогнозировать дальнейшее перемещение снежных и дождевых облаков. Новый алгоритм стал частью технологии «Метеум», сообщается в пресс-релизе, поступившем в редакцию N+1.
Используемая «Яндекс Погодой» система «Метеум» основана на технологии машинного обучения Матрикснет, которая позволяет прогнозировать погоду с привязкой к местности. Сначала система использует стандартные модели метеомоделирования для предсказания погоды, а затем постоянно сравнивает прогноз с реальной погодой. Все данные о локальных изменениях погоды и отклонениях от прогноза в разных районах фиксируются и используются при построении новых прогнозов.
Новый алгоритм для расчета прогноза осадков использует снимки облаков в атмосфере, которые раз в десять минут делаются с помощью метеорадаров. Нейросеть учитывает карту ветров, рельеф местности и на основе нескольких последовательно сделанных кадров моделирует краткосрочный прогноз движения тучи. Для обучения алгоритма использовалась выборка, содержащая около 800 тысяч снимков облаков с метеорадаров.
Пользователь может посмотреть на карту движения снежных и дождевых облаков как в веб-версии, так и через обновленное приложение «Яндекс Погода» для iOS и Android. Движение облаков предсказывается с десятиминутными интервалами на два часа вперед. Необходимо отметить, что на данный момент используется ограниченное число метеорадаров, поэтому данные предоставляются только для европейской части России, Южного Урала, Владивостока и района, расположенного к западу от Новосибирска.
Это уже второе обновление сервиса, связанное с машинным обучением. В прошлом году «Яндекс Погода» благодаря системе «Метеум» научился предсказывать погоду в зависимости от точного расположения пользователя.