«Яндекс» научился прогнозировать осадки в Уфе на каждые десять минут

Уфимцы смогут наблюдать за осадками каждые десять минут с помощью «Яндекса». Для этого используется специальный алгоритм на основе нейронных сетей, который стал частью технологии «Метеум». Краткосрочный прогноз доступен на «Яндекс.Погоде» – в веб-версии и в мобильных приложениях iOS и Android. – «Яндекс.Погода» предупреждает, когда начнётся или закончится снег и дождь там, где находится пользователь, – прогноз составляется для конкретных координат. Чтобы получить данные для другой точки, достаточно указать нужный адрес. Уточнить, как будет меняться ситуация в ближайшие два часа, можно на карте: она показывает расположение снежных и дождевых «облаков» и интенсивность осадков. Выбрав нужное время, пользователь узнает, где окажутся тучи. На карте, например, можно увидеть, что сильный ливень закончится совсем скоро, поэтому лучше не спешить и переждать под крышей. Она также поможет понять, стоит ехать на работу на машине, или через полчаса дороги засыплет снегом, – рассказали разработчики. Для расчёта прогноза используются снимки облаков в атмосфере, которые раз в десять минут делают специальные приборы – метеорадары. Алгоритм на основе нейронных сетей обрабатывает несколько кадров, снятых последовательно, и моделирует следующие изображения. При этом он учитывает и некоторые другие факторы – например, карту ветров и рельеф местности. На основе смоделированных снимков строится краткосрочный прогноз. Предсказывать расположение облаков алгоритм обучали на выборке, в которой было примерно 800 тысяч снимков. Подробнее о том, как работает алгоритм, можно прочитать в статье на «Хабрахабре». Метеорадары, от которых «Яндекс» получает данные, есть в 21 городе России, в том числе в Уфе. Каждый радар фотографирует атмосферу в радиусе 200 километров. Краткосрочный прогноз осадков доступен для любой точки, которая попадает на снимки. Помимо уфимцев, узнать его могут, например, жители Москвы, Санкт-Петербурга, Архангельска, Владивостока, Волгограда, Ижевска, Казани, Краснодара, Нижнего Новгорода, Оренбурга, Петрозаводска и Ставрополя.