Как точные прогнозы погоды помогают бизнесу

Например, сохранить миллионы и даже миллиарды рублей.

От точности прогнозов погоды зависит успех компаний, которые работают в сельском хозяйстве, туризме и других областях. В последние годы благодаря достижениям в области машинного обучения прогнозы стали надежнее. Руководитель Яндекс Погоды объясняет, как машинное обучение изменило работу синоптиков и почему это важно для бизнеса.

Чтобы спрогнозировать, как будет меняться погода, нужно анализировать терабайты данных с наземных станций, спутников и других источников. Результаты этих измерений затем обрабатываются метеорологическими моделями. При этом модели составляют лишь приближенное описание реальности. Искусственный интеллект минимизирует ошибки моделей, показывая более точную картину будущей погоды.

Для еще большей точности прогнозов можно использовать информацию от пользователей: каждый день Яндекс Погода получает от них 3 миллиона сообщений. Это в несколько раз больше числа измерений всех расположенных в России метеостанций. Увеличение объема данных ведет к повышению точности прогнозирования: так, доля корректных прогнозов выросла сразу на 5%.

Сельское хозяйство зависит от погоды сильнее большинства отраслей. По подсчетам ученых, 85% потерь урожая происходят из-за погодных явлений. В отдельные годы плохая погода приводит к потери около 30 млн тонн урожая зерна в России.

Когда-то крестьяне полагались на приметы, а теперь на помощь фермерам пришло машинное обучение. Современные модели учитывают температуру, влажность, характер осадков и факторы окружающей среды. Они используют данные о погоде за много десятилетий и даже веков, чтобы делать более точные прогнозы.

Фермеры используют прогнозы погоды, к примеру, чтобы снизить риск повреждения урожая, вызванный неблагоприятными условиями. К примеру, наше решение для агробизнеса показывает оптимальное время для полива, помогает планировать посадку, сбор урожая и внесение удобрений в зависимости от погоды.

Кроме того, прогнозирование погоды подсказывает, когда лучше использовать пестициды: заранее зная направление и силу ветра, а также характер осадков, фермеры минимизируют их воздействие на окружающую среду.

Логистика — еще один пример отрасли, где критически важны прогнозы погоды. На долю неблагоприятных погодных условий приходится 35,1% сбоев в цепочках поставок. По данным Федерального управления автомобильных дорог США, плохая погода становится причиной 23% задержек на дорогах, что обходится компаниям-перевозчикам до 3,5 млрд долларов. К примеру, в январе 2023 года похолодание и снегопад в Китае привели к увеличению времени транспортировки товаров на треть — с 16–21 дня до 21–28 дней.

Транспортные компании планируют маршруты и графики с учетом погодных условий, чтобы обеспечить своевременную и безопасную доставку пассажиров и грузов. Например, судоходные компании используют прогнозы погоды, чтобы избежать шторма и снизить риск повреждения судов и грузов.

Машинное обучение позволило прогнозировать погоду в режиме почти реального времени. К примеру, швейцарские ученые создали систему, которая может предсказывать удары молнии в пределах 30 км всего за полчаса до их возникновения. Такие технологии позволят сделать авиаперевозки безопаснее: пилоты смогут корректировать маршрут и не попадать в грозу.

Точные прогнозы погоды важны как для туристов, которые планируют поездки, так и для всех занятых в этой сфере бизнесов — от туроператоров до организаторов экскурсий. Исследование испанских ученых показало, что 80% опрошенных сверяются с прогнозом погоды перед посещением пляжа.

Горнолыжные курорты используют прогнозы, чтобы поддерживать стабильный снежный покров, а прибрежные отели с их помощью заблаговременно предупреждают туристов об опасных условиях для серфинга. Прогнозирование погоды с помощью машинного обучения помогает сделать путешествия безопаснее: например, в США исследователи предложили использовать модели для предсказания лесных пожаров по цвету листьев на спутниковых фотографиях.

Кроме того, прогнозы погоды позволяет туристическим бизнесам более эффективно планировать численность персонала, управлять запасами на основе ожидаемого уровня спроса, продвигать определенные мероприятия или экскурсии и т.д.

Изменение климата делает погоду более непредсказуемой, поэтому ее влияние на бизнес будет только усиливаться. Появляются «погодные» стартапы, которые привлекают сотни миллиардов долларов. Речь не только про прогнозы погоды: главный тренд — использование машинного обучения для анализа данных, запуск наноспутниковых приборов, создание комплексных B2B SaaS платформ для оценки и снижения рисков и расчета влияния погодных факторов.

Крупные корпорации тоже обратили на этот сектор внимание. Microsoft, Google, Apple, Amazon и Nvidia создают свои модели и инвестируют в анализ погодных и климатических трендов. От этого выиграют, во-первых, компании, которые смогут перестроится на учет точных данных в условиях меняющегося климата, а во-вторых, мы с вами — пользователи разнообразных сервисов и продуктов.