ТЕХНО: Яндекс про технологии
Яндекс Погода запустила технологию OmniCast, которая прогнозирует температуру с точностью до квартала каждые пять минут. Разбираемся, как она устроена и как посмотреть в сервисе на «дыхание» своего города. Подписывайтесь
Rozetked
Нейросеть OmniCast в «Яндекс Погоде» будет давать более точный локальный прогноз Новая ИИ-технология учитывает данные о погоде как с профессиональных, так и с любительских метеостанций — за счёт этого сервис стал получать данные о температуре в 36 раз чаще. Такой подход предоставит более точный прогноз для каждого участка размером 500 м². rozetked.me/news/34740
iGuides.ru
В «Яндекс Погоде» появилась необычная возможность «Яндекс» внедрил в сервис «Яндекс Погода» технологию OmniCast, которая учитывает данные как профессиональных, так и и любительских метеостанций. Благодаря этому сервис стал в 36 раз чаще получать данные о температуре и давать более точный прогноз для каждого городского квартала. Локальный прогноз будет полезен не только жителям города, но и представителям бизнеса — девелоперам, организаторам мероприятий, владельцам сетевых кафе. OmniCast стал частью технологии «Метеум», которая лежит в основе сервиса. «Метеум» использует множество данных: прогнозы погоды мировых поставщиков, информацию с радаров, спутников и наземных метеостанций. Однако метеостанции расположены неравномерно и там, где их мало, сложно дать точный прогноз. OmniCast восполняет этот пробел за счет любительских метеостанций. Они расположены повсеместно и передают информацию каждые пять минут, тогда как профессиональные — раз в три часа. Это и позволило чаще пересчитывать прогноз.
Habr: ChatGPT, IT, Нейросети
Нейросети помогают прогнозировать температуру воздуха с точностью до квартала На днях Яндекс представил новую технологию OmniCast, которая обрабатывает альтернативные источники данных — а именно собирает данные как от профессиональных, так и от пользовательских метеостанций. Такой способ позволяет Яндекс Погоде получать информацию в 36 раз чаще и делать более точные прогнозы. На Хабре разрабы уже подробно рассказали про техническую сторону вопроса. 2 TechnoHub Media
Яндекс
Яндекс Погода научилась рассчитывать температуру воздуха для каждого городского квартала. В этом помогают данные со множества любительских метеостанций и погодных датчиков, которые учитываются в прогнозе. В крупных городах обычно находится несколько профессиональных метеостанций, которые присылают данные не чаще, чем раз в три часа. Любительских станций больше, а информацию они присылают каждые пять минут. ↗ Вы можете подключить к Яндекс Погоде свою любительскую или профессиональную метеостанцию с помощью API. Это сделает прогноз OmniCast в вашем регионе ещё точнее. Подписывайтесь
ГлавХак
Нейросеть OmniCast в «Яндекс Погоде» будет давать более точный локальный прогноз Новая ИИ-технология учитывает данные о погоде как с профессиональных, так и с любительских метеостанций — за счёт этого сервис стал получать данные о температуре в 36 раз чаще. Такой подход предоставит более точный прогноз для каждого участка размером 500 м². --------------------------------- Глаз Бога YouFast VPN™ Купить USDT BTC
РР - все новости
Яндекс Погода внедрила технологию OmniCast, которая улучшает местные прогнозы погоды, используя данные от любительских метеостанций. Это позволяет значительно увеличить частоту получения данных о температуре и получить прогнозы для участков размером 500 на 500 метров. Теперь пользователи могут видеть температурные различия в разных районах городов.
AMMIAC. Новости 🇷🇺
В Яндекс Погоде за более точный локальный прогноз теперь будет отвечать нейросеть Технология OmniCast учитывает данные метеостанций и создает наиболее точный прогноз для каждого городского квартала. Так выяснилось, что этим летом самыми жаркими районами Москвы были Тверской, Арбат и Замоскворечье, а самыми холодными — Бибирево, Коньково и Богородское.
Новости Москвы
В Яндекс Погоде начала работу новая нейросетевая технология OmniCast Сервис получает данные о температуре в 36 раз чаще и может делать локальные прогнозы каждые пять минут. Например, этим летом самыми жаркими районами Москвы стали Арбат, Замоскворечье и Тверской район, а самыми прохладными — Бибирево, Коньково и Богородское.
Минская правда|MLYN.by
⏳ Нейросети в «Яндекс Погоде» будут давать более точный локальный прогноз «Яндекс Погода» запустила технологию OmniCast, которая учитывает данные и с профессиональных, и с любительских метеостанций, — за счёт этого сервис стал получать данные о температуре в 36 раз чаще, что повысит точность локальных прогнозов для всех городских кварталов. OmniCast, работающий на основе нейросетей, стал частью технологии «Метеум» лежит в основе сервиса . С внедрением такого ИИ в сервис пользователи получат более точный прогноз для каждого участка размером 500 м². Искусственный интеллект «Яндекс Погоды» рассчитывает температуру, опираясь на прогноз «Метеума», данные ближайших метеостанций, колебания температуры в микрорайоне и его особенности например, характер поверхности и рельеф . Пользователи и организации, у которых есть метеостанции, могут подключить их к Яндекс Погоде с помощью API, что также позволит сервису обеспечить расширенный прогноз и повысить его точность. Наиболее актуальной новая технология локального прогноза будет в больших городах, где в каждом районе может различаться погода, например, в центре города может быть до 13 градусов теплее, чем на окраине — о таких случаях сообщили в пресс-службе «Яндекс Погоды». #технологии #погода Поддержать телеграм-канал «МП» бустами
Похожие новости +1 +10 +8 +3 +2 +3
Подготовка к новому отопительному сезону в Калужской области: модернизация котельных и теплосетей
Общество
1 день назадВозобновление движения судов на переправе Салехард-Лабытнанги после ухудшения погоды
Происшествия
1 день назадКлиматологи прогнозируют супер Эль Ниньо с вероятностью 70%
Общество
22 часа назадВременные перекрытия движения в центре Москвы: рекомендации по использованию метро
Общество
1 день назадВолгоград ожидает магнитную бурю 15 мая
Общество
13 часов назадЭкологический центр Южного Урала получил высокую оценку от экспертов
Общество
22 часа назад