В Meteum мы раздвигаем границы точности прогнозов погоды. Наши алгоритмы, основанные на машинном обучении, получают данные из различных источников, от метеорологических радаров до метеорологических моделей. В то время как первый — это простой инструмент для понимания и работы, второй требует гораздо больше усилий. При обсуждении Fortran мы упомянули, что метеорологические модели требуют некоторой работы для получения высококачественных прогнозов.
Вот краткое изложение одной из моделей, которые мы используем, если вы пропустили:
Возьмите WRF, модель погоды с открытым исходным кодом. Вы можете прямо сейчас перейти в репозиторий WRF на GitHub и загрузить все это на свой компьютер с Linux, но имейте в виду: готовый опыт этой модели — это не совсем прогулка по парку. Изучив руководства, вы обнаружите, что сборка WRF основана на Perl и нескольких утилитах UNIX. Компилятор C необходим для компиляции программ и библиотек в инструментах и внешних каталогах. Однако исходный код WRF в основном представляет собой стандартный формат Fortran 90-х годов с несколькими незначительными дополнениями.
Даже если вам удастся запустить модель на своем компьютере, вы можете быть ошеломлены тем, насколько неточными могут оказаться прогнозы WRF. Это потому, что надежное предсказание поведения чего-то столь безумного, как атмосфера Земли, требует сложной предварительной настройки модели.
Для исследователей WRF может создавать модели, основанные на реальных атмосферных условиях (т. е. на основе наблюдений и анализов) или идеализированных условиях. WRF предлагает оперативное прогнозирование как гибкую и эффективную с вычислительной точки зрения платформу, отражающую последние достижения в области физики, числовых вычислений и усвоения данных, внесенные разработчиками из обширного исследовательского сообщества. В настоящее время WRF используется в метеорологических центрах, а также в конфигурациях прогнозирования в реальном времени в лабораториях, университетах и компаниях.
Как и в случае с любой другой метеорологической моделью, числовые алгоритмы, лежащие в основе WRF, разрабатывались десятилетиями. Они невероятно сложны и постоянно получают обновления и уточнения. Под капотом каждая модель следует одной и той же логике, но интерпретация фундаментальных формул часто различается.
Кроме того, качество и количество источников данных о погоде играют важную роль в точности выходных данных. В моделях, как правило, используются разные источники, не говоря уже о том, что на Земле нет недостатка в удаленных районах, таких как океаны, небольшие острова, горные вершины, тропические леса и пустыни с минимальным радиолокационным покрытием. Вот где происходит волшебство: модели начинают импровизировать и пытаются заполнить пробелы. Естественно, такой подход не всегда дает точные результаты.
Итак, какая модель погоды лучше?
Все большие модели погоды могут использовать немного разные представления математических формул, но по сути они делают одно и то же: предсказывают физические процессы с точностью, которая резко падает, когда вы заглядываете в будущее дальше, чем на пару дней.
Но почему разные модели предсказывают разные результаты? Вы можете спросить. Есть много причин. Во-первых, каждая модель по-разному усваивает наблюдения за погодой, что приводит к несколько разным отправным точкам. Атмосфера — хаотическая система, поэтому небольшие различия в начальном состоянии вырастают до больших различий, когда мы продвигаем уравнения вперед во времени. Модели содержат разные формулировки математических уравнений и делают разные предположения. Они по-разному обрабатывают процессы, происходящие в узлах сетки. Некоторые из физических процессов, происходящих в масштабах, меньших шага сетки, включают облачные процессы, турбулентность, солнечное и земное излучение.
Хотя настройка модели необходима для получения максимальной отдачи от нее, необработанные выходные данные не вызывают насмешек и дают довольно надежное общее представление о погоде на следующие несколько дней: они просто не идеальны. Алгоритмы искусственного интеллекта Meteum нуждаются в действительно первоклассных данных, чтобы поддерживать неизменно превосходную точность прогнозирования, которой мы известны, а также постоянно повышать качество.
Где машинное обучение вступает в игру
Когда модели погоды впервые появились в 1980-х и 1990-х годах, области искусственного интеллекта и машинного обучения все еще находились в зачаточном состоянии. Концептуально метеорологические модели представляют собой простые программы: они выполняют расчеты, но не могут учиться на своих ошибках. Чтобы преодолеть это, наши инженеры в Meteum разработали новаторские алгоритмы искусственного интеллекта, которые постоянно получают прогнозы на основе моделей погоды и данные, полученные непосредственно с радаров, станций, спутников и радиозондов.
Наши алгоритмы генерируют прогнозы текущей погоды на основе численных прогнозов, поэтому мы корректируем их на лету на основе данных о погоде в реальном времени. Пользовательские отчеты, отправленные через мобильное приложение, добавляют еще один уровень уточнения данных, критически важных для Meteum, чтобы поддерживать его точность.
Мы используем только самые надежные источники данных и уточняем наши прогнозы с помощью ИИ и пользовательских отчетов. Мы предлагаем отличный сервис API, который дает вам беспрепятственный доступ к сотням метеорологических параметров.
Воспользуйтесь всеми преимуществами передового машинного обучения и развивайте свой бизнес с помощью Meteum, передовой платформы для прогнозирования погоды. Заходите на meteum.io, чтобы подробнее изучить наши решения, и получите бесплатный ключ API, чтобы приступить к работе!
