Машинное обучение значительно улучшило прогнозирование погоды. Однако то, как это отразится на результатах, которые видят пользователи, может быть различным.
Фотоиллюстрация: Джобанни Кабрера; Getty Images Загрузить Сохранить эту историю Загрузить Сохранить эту историю
Возможно, вы заметили, что в последнее время в ваших приложениях погоды стало меньше искусственного интеллекта. Поскольку компании стремятся внедрить искусственный интеллект во все свои продукты, эта волна пришла и в обычные приложения погоды.
Компания Weather Company, оператор телеканала Weather Channel, сегодня выпустила обновленную версию своего приложения Storm Radar, в которой реализован помощник по прогнозам погоды на основе искусственного интеллекта, позволяющий пользователям настраивать отображение прогнозов и карт погоды, переключаясь между такими слоями, как радар, температура и погодные условия, такие как ветер и молнии.
Оно также может синхронизироваться с другими приложениями, например, с календарем, чтобы отправлять текстовые уведомления и сводки погоды, которые позволяют связать информацию о предстоящей погоде с вашими планами на день. При желании вы можете добавить голос, чтобы он звучал как голос старого доброго радиоведущего-синоптика. Как и большинство погодных приложений, оно получает данные от Национального управления океанических и атмосферных исследований (NOAA) и Национальной метеорологической службы (NWS).
Приложение стоит 4 доллара в месяц. На данный момент оно доступно только для iOS, но компания заявляет, что версия для Android появится в будущем.
«Мы хотели создать инструмент, который позволил бы любому, от случайного наблюдателя до опытного охотника за штормами, получить более качественное представление о погоде», — говорит Джо Коваль, старший метеоролог компании Weather Company. «Если вы ищете совет о том, когда завтра будет хорошая погода для прогулки с собакой, вам больше не нужно анализировать множество разрозненных данных о погоде и пытаться самостоятельно найти ответ на этот вопрос».
Конечно, погоду уже можно узнать на телефоне. На устройствах Android и iOS погода обычно отображается рядом со временем. Google и Apple интегрировали свои приложения погоды непосредственно в смартфоны. С тех пор в них были внедрены функции искусственного интеллекта, предлагающие аналитические данные и сводки о предстоящем дне.
Однако существует множество сторонних приложений для прогноза погоды, таких как Storm Radar, Carrot Weather, Rain Viewer и Acme Weather — приложение от бывших создателей приложения Dark Sky. Новые приложения для прогноза погоды, такие как Rainbow Weather, ориентированы в первую очередь на использование искусственного интеллекта. Сервисы прогноза погоды также интегрируются непосредственно в чат-боты с ИИ, например, Accuweather, который недавно запустил приложение непосредственно в ChatGPT от OpenAI.
«У каждого есть свое представление о том, что ему нужно от приложения для прогноза погоды, какие данные его интересуют и как они должны быть представлены», — говорит Адам Гроссман, основатель приложения DarkSky. «Как создать единое приложение для прогноза погоды, которое подойдет всем?»
DarkSky, одно из самых популярных приложений для прогноза погоды на iOS, было приобретено Apple в 2020 году и интегрировано в сервис Apple Weather. Впоследствии Гроссман покинул Apple, чтобы основать Acme Weather с целью создания сервиса прогнозирования погоды, который бы лучше отражал неопределенность прогнозов.
«Каким бы хорошим ни был ваш прогноз, вы всё равно ошибётесь», — говорит Гроссман. «Это то, с чем приложения для прогноза погоды традиционно плохо справлялись. Наш подход заключается в том, чтобы понять, как добавить эти контекстные данные обратно в прогноз».
Данные о погоде обычно поступают из государственных источников, таких как NOAA или другие глобальные метеорологические службы, которые собирают информацию со спутников, радаров, метеорологических зондов и наземных приборов. Все эти данные поступают в модели прогнозирования погоды, которые имитируют физические процессы в атмосфере. Эти прогнозы часто генерируются с помощью ресурсоемких суперкомпьютеров, но модели машинного обучения сократили объем обработки, что сделало прогнозы быстрее. (Хотя иногда они менее точны, что можно объяснить сравнением нескольких моделей.)
Метеорологические приложения, такие как Storm Radar и Acme Weather, обрабатывают этот огромный объем информации, подтверждая и компилируя данные моделей, а затем помогая создавать карты высокого разрешения и визуальное представление данных — в этой области искусственный интеллект также может быть особенно полезен.
«Машинное обучение, вероятно, станет самым значительным изменением в прогнозировании погоды за последнее время», — говорит Гроссман. «И это только начало».
Стремление использовать ИИ в погодных приложениях происходит в эпоху, когда правительство расформировало NOAA и другие федеральные структуры, занимавшиеся отслеживанием и измерением погодных условий, передав часть работы по сбору данных частным компаниям. Кроме того, погодным системам стало сложнее прогнозировать экстремальные погодные явления и климатические катастрофы, которые становятся все более частыми.
Коваль говорит, что Storm Radar применяет научный подход к использованию искусственного интеллекта в своем приложении.
«Если Национальная метеорологическая служба выпускает предупреждение, искусственный интеллект не будет гадать о степени риска, — говорит Коваль. — Он сопоставит это официальное предупреждение с вашим конкретным календарем в вашем местоположении, чтобы сообщить вам, как это повлияет на ваши планы».
Storm Radar — это более максималистский подход, с многоуровневой сложностью, сравнимой с Google Maps. Для настоящих любителей погоды можно настроить виджеты так, чтобы они покрывали весь экран, отображая всю доступную информацию о погоде. Функции искусственного интеллекта в приложении призваны упростить этот переизбыток данных, позволяя голосовому помощнику давать краткое описание предстоящей погоды. Это может быть текстовое описание или несколько голосов с разным акцентом, имитирующих голоса телеведущих-метеорологов.
«Вы можете выбрать образ, начиная от винтажного синоптика и заканчивая поклонником поп-культуры», — говорит Коваль. «Персонализация — это действительно ключевой момент в этом приложении».
Гроссман, который утверждает, что Acme Weather использует ИИ в прогнозировании погоды, скептически относится к любым сервисам — погодным или иным — которые рекламируют свой ИИ просто ради самого факта его наличия.
«Всё должно быть прозрачно; не должно возникать ощущения, что вы общаетесь с чат-ботом», — говорит Гроссман. «Если речь идёт о поиске нужного контента, вы должны открыть страницу и увидеть то, что вам нужно. Не должно быть ощущения, что ИИ что-то делает за вас».
Источник: www.wired.com
