Авторские материалы Прогноз для нашего двора

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.