Начало истории читайте здесь.
Прежде чем интерпретировать данные, их нужно собрать. Оборудование измеряет 13 цифр:
– 50, 40, 30, 20, 10, 5, 0 см вглубь – температура почвы
– 10, 30 и 50 см вглубь – влажность почвы
– Температура воздуха
– Влажность воздуха
– Давление атмосферное
Анализ метеоданных по системе наукастинг
Базис работы с метеоданными – любая погода уже случалась. Любые осадки, любая температура. Раз они уже были, то этому событию что-то предшествовало. Час назад дули такие ветра, было такое давление, такая влажность, такая температура почвы.
Такая система многомерна, и человеку найти тренды нереально. Поэтому мы поручаем искать закономерности мощным компьютерным системам. Машинное обучение позволяет искать события, которые предшествовали какому-либо погодному явлению. Их называют – предикторы.
И если такие события-предикторы повторяются вновь, то можно с определенной вероятностью сказать, что и погодное явление повторится.
Работа этой системы стоит на двух китах:
1. Погода не меняется мгновенно
У меня в Сибири (я из Томска) за окном минус 5 градусов. Я могу точно сказать, что через час ноль градусов точно не будет.
Мы ловим эту тенденцию и методом интерполяции или методом машинного обучения все это дело считаем, уточняем, смотрим. Метод работает 6-10 часов, потом начинает разваливаться, потому что интерполяция становится грубой.
2. Погода где-то недалеко придет к тебе
Ветер переносит воздушные массы. И тепло, и холод, и дождь. У ветра есть направление. Например, вы находитесь в Санкт-Петербурге, а до города Луга у вас 100 км.
И если мы знаем, что воздушный поток идет в сторону Луги со скоростью 5 м/сек, то мы предполагаем, что погода надует сюда через час, и делаем прогноз – что-то придет к нам. Для этого нужны метеосистемы, и они аккуратно считают такие тенденции.
Прогнозы будут улучшаться. Становятся доступны более качественные математические алгоритмы, обученные кластеры, модели, натренированные по большим данным с помощью ИИ, хорошо работают спутниковые/радарные системы.
Кто будет платить за предсказания погоды?
Если вы думаете, стоит ли выходить с девушкой погулять на набережную, вас вполне себе удовлетворит результат предсказаний синоптика. А если дождик начнется, вы пошутите про лживых синоптиков и радостно пройдетесь под одним зонтиком.
Но вот если у вас 5000 Га сельхоз земли, то не вовремя выкопанная, например, картошка, становятся серьезной экономической проблемой.
Для фермеров, работников ЖКХ, укладчиков асфальта наши предсказания по методу наукастинг наиболее актуальны.
Продолжение истории читайте здесь.
Если вам понравилась эта история, вы можете прочитать и другие истории про бизнес на канале «Упал, поднялся»:
– Куда пропала прибыль на ферме 3D-принтеров?
– Как я зарабатывал 13 млн в год на любителях пассивного дохода
– 9 шагов от болота до 40 млн ₽ выручки: наш семейный бизнес в Карелии
Уже больше года я раз в неделю беру интервью у предпринимателей про реальный бизнес, а не этот ваш успешный успех.
Может показаться, что «Упал, поднялся» – это весёлые истории о том, как пожарить косточки, насушить листья, склеить картон, чтобы заработать миллионы на маркетплейсах. Но на самом деле в блоге уже больше 50 статей из разных ниш с подробными выкладками по цифрам.