antony_w (antony_w) wrote,
antony_w
antony_w

Приметы XXI века: как работает сервис «Яндекс.Погода»

Искусственный интеллект учится предсказывать погоду.



Сегодня в мире действует больше 10 000 метеостанций и 1500 радаров, собираются данные с высотных атмосферных зондов и более чем 80 метеоспутников, работающих на орбите. Но главными предсказателями погоды выступают наши знания о физике протекающих в атмосфере процессов. Их обобщают сложные математические модели — такие, как система WRF (Weather Research and Forecasting), которую развивает американский Национальный центр исследований атмосферы, или GFS (Global Forecast System) Национального управления океанических и атмосферных исследований. Существует несколько десятков таких программ, позволяющих моделировать состояние атмосферы на основе собранных метеоданных. По большому счету, термометры и другие инструменты нужны им лишь для того, чтобы сверять и корректировать начальные и граничные условия и результаты своих расчетов. Расчетов всегда приблизительных, но все равно исключительно трудных.

Добиваясь все большего разрешения, вплоть до километра, эти модели становятся все требовательнее к вычислительным ресурсам. Если взглянуть на список самых мощных суперкомпьютеров, в нем обязательно будет несколько машин, связанных с моделированием ядерных взрывов, поведения плазмы — и погоды. «Так накапливается большой архив данных по предсказаниям разных моделей, и в них можно поискать тонкие различия между сделанными прогнозами, — говорит метеоролог Дмитрий Соломенцев. — Это как раз тот момент, когда в игру вступает машинное обучение. Машинный интеллект легко обнаруживает закономерности, ускользающие от нашего взгляда, и позволяет уточнить применимость разных моделей. Скажем, он замечает, что если показания давления у нас такие-то, то лучше применить такую-то модель, слегка понизив температуру, которую она дает в результате, и это будет самый точный прогноз. Подобных нюансов система находит очень много».

Обсуждение применения искусственного интеллекта для предсказаний погоды ведется уже много лет. В январе 2016 года корпорация IBM приобрела одного из крупнейших поставщиков метеоуслуг — компанию The Weather, намереваясь объединить ее огромный архив данных с мощью своей системы искусственного интеллекта Watson. Но еще за полгода до них свою технологию «Метеум» представила команда Дмитрия Соломенцева: сегодня прогнозы сервиса «Яндекс.Погода» создаются с учетом рекомендаций, которые выдает технология машинного обучения MatrixNet. «Если мы зайдем сейчас посмотреть погоду, система получит наши координаты, возьмет прогнозы разных моделей (которые обновляются четыре раза в сутки), выберет самый подходящий, пересчитает и выдаст ответ в режиме реального времени», — объясняет Дмитрий Соломенцев.

В стремлении дать как можно более точное предсказание в ход идет все, даже рельеф местности, который выясняется исходя из GPS-координат нужной точки. Еще большее улучшение прогнозов могут принести новые — и очень обширные — источники информации: бытовые электронные метеостанции и смартфоны, многие модели которых оснащены как минимум барометром. Это очень «грязные» и шумные данные, они собираются без строгого контроля условий, но их так много, что неточности компенсируются, и они могут стать весьма полезны. Впрочем, каким бы изощренным методом мы ни пользовались, он обязательно упрется в фундаментальный предел предсказуемости самой погоды.



«Это как «эффект бабочки», — объясняет Дмитрий Соломенцев, — погода примерно через десять дней уже слишком сильно зависит от нюансов той погоды, которая стоит сейчас. Малейшее изменение может вызвать яркий эффект дни спустя». При этом мы не получаем и в обозримом будущем не будем получать достаточно полные глобальные данные о текущем состоянии погоды, чтобы учитывать всё до последней детали. Поэтому до сих пор — несмотря на использование суперкомпьютеров и искусственного интеллекта — даже лучшие погодные сервисы дают прогноз на сутки вперед с точностью примерно до 1,7 градуса, а к десяти дням вперед расхождение может достигать и пяти. Точность предсказаний на две недели вперед уже не превышает климатических показателей, усредненных за много лет. В этой области еще долго останется к чему приложить интеллект, в том числе и естественный.

Это даже обидно: мы можем рассчитать полет дальнего космического зонда на миллиарды километров и на годы вперед, и при этом неспособны предсказать, будет ли облачно через две недели.

Дмитрий Соломенцев, руководитель группы метеопрогнозирования «Яндекса»: «Что является результатом обучения нашего искусственного интеллекта? Набор правил. Например, «если надвигается циклон, а такая-то модель предсказывает высокий уровень конвективной энергии, то должен быть дождь». По сути, это новая форма тех же примет».

Tags: яндекс
Subscribe

Posts from This Journal “яндекс” Tag

promo antony_w august 17, 2014 11:48 18
Buy for 10 tokens
Есть блог, в котором написано много постов про роботов: ссылка И там есть несколько статей о замене рабочих мест человека роботами: Уже к 2018 году роботы отберут у человека часть профессий Рабский труд без зарплаты Армия роботов: зачем она нужна обильной людьми Поднебесной и кому может…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 0 comments