Как прогнозируют погоду в 2025 году — ML, Fortran и Big Data

За последнее десятилетие технологии сделали огромный скачок вперед: в наши карманах лежат вычислительные устройства невероятной мощи, а искусственный интеллект вот-вот перешагнет порог AGI. Но при всем при этом получить надежный прогноз погоды на месяц вперед – задача где-то за гранью реальности. Чтобы разобраться, почему погода – это настолько сложно, мы позвали Александра Ганьшина – руководителя Яндекс Погоды, который рассказал кучу интересного про историю развития методов прогнозирования, state of the art пайплайны сбора и обработки данных, и даже про то, как на данных о погоде строить бизнес.

Содержание:

• 00:00 О чем выпуск
• 11:20 Прогнозирование погодных параметров
• 15:47 Исторический экскурс в прогнозирование погоды
• 35:58 Современные методы сбора данных
• 47:17 Обучение моделей и использование данных
• 51:00 Роль любительских метеостанций
• 55:47 Различия между профессиональными и любительскими датчиками
• 58:25 Пайплайн обработки данных
• 01:05:15 Процесс импорта данных в Яндексе
• 01:09:25 Технические аспекты прогнозов
• 01:14:10 Метрики качества прогнозов
• 01:26:05 Вероятность осадков
• 01:28:04 Показатель “Ощущение погоды”
• 01:31:25 Прогнозы для аллергиков
• 01:37:04 Горизонты планирования прогнозов погоды
• 01:41:17 Способы прогнозировать погоду лучше
• 01:44:03 Как устроен рынок прогнозов погоды
• 01:49:29 Создание ценности в прогнозировании погоды
• 01:52:58 Примеры стартапов в прогнозировании погоды
• 01:56:56 Заключение