Российские ученые создали ИИ для прогноза погоды во дворе

Специалисты Института искусственного интеллекта МФТИ разработали уникальную систему на основе искусственного интеллекта, способную предсказывать погоду с точностью до отдельного двора или дома. Особенность разработки заключается в прогнозировании экстремальных погодных явлений, таких как ураганные ветра и мощные ливни.

В отличие от стандартных метеосервисов, которые рассчитывают среднестатистические прогнозы, новая система специально настроена на редкие, но опасные события. Как пояснил младший научный сотрудник МФТИ Иван Новиков, их ИИ предупреждает о ветре со скоростью 30 м/с, который случается редко, но приводит к серьезным ЧП.

Технология использует метод даунскейлинга — уменьшения масштаба. Алгоритмы анализируют общий прогноз для города и «приземляют» его до уровня улиц, используя данные с городских камер, метеостанций и различных датчиков. Система учитывает архитектурные особенности: узкие переулки между небоскребами, где ветер усиливается втрое, или «тепловые острова» на площадях, где температура может быть на 10 градусов выше, чем в соседнем парке.

Разработка визуализирует угрозы на интерактивной карте и предоставляет коммунальным службам инструмент для мониторинга в реальном времени. Это позволяет заблаговременно направлять технику и ремонтные бригады в наиболее уязвимые места, предупреждать образование гололеда на конкретных эстакадах и рассылать персонализированные предупреждения жителям с хроническими заболеваниями.

Эксперты отмечают, что система открывает путь к «умному ЖКХ», позволяя перейти от ликвидации последствий к предвидению погодных ЧП. Однако для эффективной работы требуется большое количество локальных данных наблюдений, которые сегодня распределены по городам неравномерно.

Интересный факт: первые попытки сверхточного прогнозирования погоды начались еще в 1960-х годах, но лишь с развитием искусственного интеллекта и больших данных стало возможным учитывать микроклиматические особенности городской застройки. Современные системы могут анализировать до 100 различных параметров для каждого квадратного километра территории.