Наша нейросеть глобального прогноза погоды и её вклад в модель прогноза осадков

Всем привет, меня зовут Паша, в Яндекс Погоде я занимаюсь задачей глобального прогноза. Сегодня мне хотелось бы поделиться первыми осязаемыми результатами крайне увлекательного исследования, до сегодняшнего дня никоим образом не фигурировавшего в прогнозах нашего сервиса. 

Полтора года назад мы решили рассмотреть самый новый подход к прогнозу погоды, лежащий на стыке фундаментальной науки и современных достижений в области нейросетей. Если вкратце, то мы разработали свою модель глобального прогноза: теперь буквально за пару минут мы можем получить эволюцию 70 ключевых характеристик всей земной атмосферы на 10 суток вперёд с часовым шагом. В академическом контексте мы стали первыми, кто поборол основные проблемы прогноза накопленных глобальных осадков, сравнявшись в качестве с численными моделями. 

Для прода же такая модель важна потому, что любой независимый погодный сервис строит свой прогноз, отталкиваясь именно от глобальных прогнозов крупных метеорологических центров. Теперь мы можем получать собственное «сырьё» для наших текущих профильных моделей и меньше боимся, что они пострадают в случае, если внешние данные не успеют доехать вовремя. А качественные осадочные данные, в свою очередь, позволили улучшить метрики нашей последней версии модели прогноза часовых осадков. 

Путь был долгим и тернистым, но теперь мы можем сказать, что наш сервис стал первым в мире, кто в оперативном режиме с помощью нейросетей получает собственные глобальные погодные данные и использует их для прогноза осадков, доступного всем пользователям. Про эту историю и сопутствующий рост качества мы сегодня и поговорим.

Читать далее