Школьные метеостанции должны добавить локальные наблюдения в исследование ИИ-прогнозов погоды: 13 октября Google.org объявила об обязательстве на $5 млн для исследований погоды и климата в Ирландии. Планируется четырёхлетняя программа и развёртывание 560 солнечных станций в школах; исследователи намерены изучать краткосрочные прогнозы ливней и штормов.

Согласно объявлению Google, Google.org направит €2,25 млн ($2,5 млн) AIMSIR Centre и Climate + Co-Centre через UCD Foundation. Исследователи AIMSIR будут работать совместно с национальной метеослужбой Met Éireann и Climate + Co-Centre. Они планируют сочетать модели Google Earth AI и спутниковые снимки с более чем 70 годами исторических климатических записей Ирландии и данными наземных наблюдений.
Зачем прогнозу дополнительные датчики
Наземные метеостанции дают важные наблюдения, но расстояния между ними могут оставлять локальные явления вне измерений. Google приводит внезапные ливни и микропорывы ветра как примеры событий, которые трудно отследить при редкой сети наблюдений. Исследовательская программа должна показать, помогут ли дополнительные данные у поверхности строить модели nowcasting — прогнозы быстро меняющейся погоды в реальном времени.
Для жителей потенциальная польза связана с более ранними предупреждениями о внезапных ливнях, наводнениях и сильных штормах. Google также указывает образовательную цель: учителей в школах, где установят станции, планируют обучать работе с данными для занятий в классе.
Что сможет показать результат
Практический критерий — не число установленных датчиков само по себе, а то, улучшат ли дополнительные локальные наблюдения краткосрочные прогнозы и предупреждения для конкретных районов. Исследователям предстоит сопоставить прогнозы с фактическими наблюдениями погоды и оценить, насколько новые измерения полезны для отслеживания быстро развивающихся осадков.
В объявлении от 13 октября Google описала цели программы, её участников и планируемую сеть, но не сообщила результатов испытаний уже работающей системы. Сейчас речь идёт о запуске финансируемой исследовательской программы и планах по созданию инфраструктуры. Её значение будет зависеть от того, смогут ли модели использовать дополнительные наблюдения для более полезных локальных прогнозов.