Piše: Ilija Drigo, naučnik iz meteorološkog tima kompanije Yandex
(Yandex je član Saveza za eUpravu NALED-a)
Tradicionalno, vremenske prognoze su se prvenstveno zasnivale na nizu izvora podataka, uključujući posmatranja na nivou zemlje. Međutim, oslanjanje na ova zapažanja ponekad je rezultiralo nepredvidivim ishodima, posebno u predviđanju padavina. Prepoznajući potrebu za pouzdanijim pristupom, kompanija Yandex koristi mnogo faktora za posmatranje: podataka sa hiljade meteoroloških stanica, radare, satelite, a zatim uz pomoć mašinskog učenja dobija se preciznija prognoza. Ovaj tehnološki skok služi kao naš doprinos unapređenju života kroz inovacije.
Tačna vremenska predviđanja nisu samo u tome da znate da li da nosite kišobran; igraju vitalnu ulogu u oblikovanju urbanog planiranja. Ovaj sistem omogućava gradskim planerima i preduzećima sa hiper-lokalizovanim vremenskim podacima u realnom vremenu. Ove informacije pomažu u prilagođavanju infrastrukture pametnog grada i optimizaciji sistema tranzita kako bi se obezbedilo nesmetano funkcionisanje, čak i kada su suočeni sa nepovoljnim vremenskim uslovima.
Uzmimo, na primer, uticaj na transport. Bez obzira da li građani koriste privatne automobile, bicikle ili javni prevoz, atmosferski uslovi direktno utiču na kvalitet prevoza. Kiša i vetar mogu vremenom da oštete puteve, stvarajući opasnosti kao što je smanjena vidljivost usled padavina, poledicu i maglu. Posedovanje pouzdanih vremenskih podataka omogućava i stanovništvu da izbegne rizike i gradu da optimizuje svoj tranzitni sistem.
Slično tome, tokom toplotnog talasa ili zimske hladnoće, Yandexovo precizno vremensko predviđanje može da omogući pripremu za opterećenje električnih mreža. Ovaj proaktivni pristup pomaže u sprečavanju nestanka struje i drugih nesreća, obezbeđujući nesmetano funkcionisanje grada čak i u ekstremnim vremenskim uslovima.
| Posvećenost inovacijama utire put za pametnije gradove u kojima se tehnologija, zajednica i vreme neprimetno prepliću, obezbeđujući otpornost u suočavanju sa dinamičnim urbanim izazovima. |
Na individualnom nivou, mi angažujemo građane preko vremenske aplikacije vođene veštačkom inteligencijom, pružajući personalizovana ažuriranja vremena i bezbednosna upozorenja. Korisnici postaju vitalni deo naše vremenske mreže, dajući povratne informacije o uslovima u realnom vremenu. Ovi podaci koje generiše korisnik, zajedno sa mašinskim učenjem, poboljšavaju tačnost naših predviđanja, stvarajući simbiotski odnos između tehnologije i zajednice. U proseku dnevno primamo oko milion korisničkih izveštaja, dok se tokom kišnih dana povećava na tri miliona. Ovi podaci korisnicima postaju posebno značajni kada tradicionalni izvori zaostaju.
Besprekorno integrišući tradicionalne meteorološke modele sa najsavremenijim mašinskim učenjem, prognoza se prilagođava u realnom vremenu. Ovaj spoj veštačke inteligencije i vremenske prognoze ne poboljšava samo efikasnost gradskih službi, omogućava pojedincima da donose dobre odluke na osnovu preciznih i hiperlokalizovanih vremenskih podataka.
U budućnsti očekujemo kontinuiranu evoluciju veštačke inteligencije i mašinskog učenja što obećava još veću preciznost i mogućnosti u vremenskoj prognozi. Posvećenost inovacijama utire put za pametnije gradove u kojima se tehnologija, zajednica i vreme neprimetno prepliću, obezbeđujući otpornost u suočavanju sa dinamičnim urbanim izazovima.
