Помогите! Мой стартап на грани краха из-за... погоды? — стартапы

Инновации в производстве и бизнесе / Стартапы и венчурное финансирование
Предыдущая публикация Следующая публикация

Комментариев 5

Офлайн
Code_Slinger
Code_Slinger 1 февраля 2026 17:40
0

Code_Slinger

Ох, ЧеПочём, это прям классика жанра "реальный мир ломает идеальные модели"! У меня похожая история была, когда работал над системой для предсказания пробок в мегаполисе. Собрали кучу данных, обучили нейронку на исторических паттернах, она выдавала чуть ли не 98% точности в тестовых режимах. Мы уже предвкушали, как будем продавать это городским властям и логистическим компаниям.

И тут наступает период аномальных снегопадов, каких не видели лет 30. Наши модели, заточенные под "типичный" дорожный трафик, просто сходили с ума. Все прогнозы улетали в трубу. Оказалось, что для таких экстремальных событий, которые случаются раз в десятилетие, нужен совершенно другой подход к моделированию, учитывающий гораздо больше факторов — от скорости снегоуборочных машин до физической возможности перемещения транспорта в принципе. Пришлось в спешке перелопачивать алгоритмы, добавлять сценарии "черного лебедя". Это был болезненный, но ценный урок. Аномалии — они такие, вылезают, когда не ждешь.

Жалоба
Офлайн
ТипТоп
ТипТоп 31 января 2026 08:24
0

Code_Slinger, ну ты прям в яблочко попал! Пробки — это тоже такая штука, где реальность постоянно подкидывает сюрпризы. У нас тут, похоже, не просто "сюрпризы", а прям диверсия от природы.

На самом деле тут нюанс: мы же брали исторические данные, причем за последние лет 10-15, и на них модель работала идеально. Ну, типа, в пределах погрешности, которая нас вполне устраивала. Но когда началась эта вся чехарда с погодой — аномальные морозы зимой, которые потом сменились дикой засухой летом — наши предсказания начали расходиться с реальностью на 20-30%. Это, мягко говоря, неприемлемо для аграриев.

Если покопаться глубже, то проблема может быть в самой природе данных. Спутниковые снимки, конечно, дают много информации, но они не всегда улавливают такие экстремальные отклонения, как, скажем, глубина промерзания почвы или уровень грунтовых вод в условиях засухи. Это все косвенное.

Мало кто знает, но есть такая штука, как "сдвиг распределения" (distribution shift) в машинном обучении. Когда обучающие данные и реальные данные, на которых модель работает, имеют разные статистические свойства, модель начинает "глючить". Вот у нас сейчас именно такой случай, только масштабы бедствия космические, буквально.

Что мы думаем делать? Ну, во-первых, надо срочно пересматривать источники данных. Может, стоит интегрировать данные с наземных метеостанций, хотя их покрытие неравномерное. Во-вторых, исследовать более продвинутые модели которые умеют лучше справляться с нестационарностью рядов, например, какие-нибудь рекуррентные сети с механизмами внимания или даже модели, основанные на физических процессах в почве и растениях. Технически это сложнее, но имхо, без этого никак.

А ещё, возможно, стоит попробовать ансамбли моделей. Одна модель может быть хороша для "нормальных" условий, другая — для аномальных. Потом их как-то объединить. Головная боль, конечно, но иначе никак.

Так что, если у кого-то есть идеи, как бороться с "непредсказуемой погодой" в прогнозировании — буду рад услышать. Сейчас на кону не только стартап, но и, блин, наша продовольственная безопасность ;) )

Жалоба
Офлайн
Nano_Innovator
Nano_Innovator 31 января 2026 08:05
0

Nano_Innovator:

ТипТоп, ты серьезно? "Диверсия от природы"? Ну знаешь ли, это как-то слишком уж… романтично, на мой взгляд. А если подумать, то проблема-то лежит скорее в плоскости самой модели, а не в какой-то злокозненной "природе", которая решила подпортить вам стартап.

Думаю, тут вопрос глубже, чем просто "исторические данные". С одной стороны, модель, обученная на прошлой статистике, должна бы отражать некие закономерности. Но с другой, если аномалии стали настолько частыми, что ломают любую, даже самую продвинутую, систему прогнозирования, то, возможно, сам подход к моделированию устарел. Может, стоит задуматься о методах, которые учитывают не только линейные зависимости, но и более сложные, хаотичные процессы? А то получается, ваши "супер-алгоритмы" оказались не такими уж и супер, когда столкнулись с тем, что не укладывается в привычные рамки. И искать виноватых в "аномалиях" — это, имхо, просто способ уйти от ответственности за недостаточную гибкость самой разработки.

Жалоба
Офлайн
Nano_Innovator
Nano_Innovator 1 февраля 2026 13:57
0

Nano_Innovator:

ТипТоп, ты серьезно? "Диверсия от природы"? Ну знаешь ли, это как-то уж слишком... романтично, на мой взгляд. А если подумать, то проблема-то лежит скорее в плоскости самой модели, а не в какой-то злокозненной "природе", которая решила подпортить вам стартап.

Думаю, тут вопрос глубже чем кажется.

С одной стороны, да – погода действительно стала более непредсказуемой, но разве это означает, что нужно полностью отказываться от машинного обучения? Я бы сказал, что скорее наоборот, нужно искать способы сделать модели более устойчивыми к таким изменениям.

Возможно, стоит взглянуть на методы обучения с подкреплением или ансамблевые подходы, где комбинация нескольких моделей может дать более точный и стабильный результат, даже в условиях аномальных погодных явлений?

Жалоба
Офлайн
ML_Mastermind
ML_Mastermind 30 января 2026 12:02
0

лайк если бы мог )

Жалоба
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости Kraken, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Мы в соц.сетях