Нейросеть может создавать прогноз погоды для каждого отдельно взятого двора. Российские учёные создали модель на основе искусственного интеллекта, которая способна уточнять метеосводки, исходя из нюансов местности и особенностей городской застройки. Разработчики предполагают, что такая система существенно поможет работе спасателей и коммунальщиков. Подробности – в материале Екатерины Косинец.
"В Москве – облачно, временами дожди, +8…+10°, по адресу 3-я улица Строителей, дом 25, температура не будет превышать 7 градусов тепла, с 15 до 15:20 пройдёт небольшой дождь". Примерно такие детализированные прогнозы с точностью до двора и даже дома может строить искусственный интеллект по задачам, которые ставят перед ним специалисты Института искусственного интеллекта МФТИ.
Дело в том, что в мегаполисе множество факторов влияет на формирование погодных условий, говорит ведущий специалист Центра погоды Фобос Евгений Тишковец.
ТИШКОВЕЦ: В зоне размытого атмосферного фронта или деградирующего циклона вот эти вот мозаичные пятна плохой погоды – они в одном месте интенсифицируются за счёт городского тепла и мощных конвективных восходящих потоков, а значит, проливаются дожди, снегопады. Ну, а по соседству может быть буквально, что называется, три капли – и на этом всё. Ну и сама городская застройка порой представляется как некая аэродинамическая труба, которая либо усиливает, либо ослабевает воздушные потоки, разгоняя их до штормовых показателей и с существенными суточными колебаниями даже в окрестностях.
К примеру, когда в отдельный районах ветер может едва достигать 10 м/с, в нескольких километрах от них застройка формирует такую воронку, что скорость воздушных потоков увеличивается, и образовавшийся вихрь способен срывать рекламные щиты.
Сегодня сервисы прогноза погоды умеют рассчитывать данные для отдельных районов порой с достаточно высокой степенью укрупнения на карте. Однако, как говорят специалисты МФТИ, разработка призвана предсказывать именно экстремальные значения, которые могут быть важны, к примеру, для коммунальных служб и экстренных служб, говорит младший научный сотрудник МФТИ Иван Новиков.
НОВИКОВ: Этот прогноз зачастую менее детализированный, чем стандартный прогноз погоды. Пространственное разрешение может быть схоже. Но мы гораздо лучше прогнозируем именно экстремальные события. То есть, например, горизонт прогнозирования у нас – больше, сильно больше. Плюс мы лучше оцениваем вероятность возникновения именно экстремальных событий. Это – информация для спасательных служб, для каких-либо предприятий с какой-нибудь критической инфраструктурой и так далее.
Разработанная платформа анализирует данные с метеостанций, со спутников и одновременно – особенности ландшафта и застройки. Так, например, большое значение система приобретает для районов, которые находятся в низине, когда предвидятся интенсивные осадки. Коммунальщики, как надеются разработчики, благодаря своевременному оповещению могут заранее подготовиться к этой ситуации и не допустить подтоплений. Там, где городские кварталы формируют «тепловые острова», можно будет рассчитывать нагрузку на энергосеть, исходя из прогноза для конкретного района. А это открывает перспективы для городских служб постепенно перейти из режима реагирования в режим предупреждения чрезмерных нагрузок и чрезвычайных ситуаций.