Погодная модель Яндекса — совокупность формул, описывающих изменения атмосферы, — обрабатывает данные от наземных метеостанций, спутников и других источников. Помимо этого, Яндекс получает прогнозы погоды для 12 000 городов по всему миру, сделанные компанией Foreca и системой Global Forecast System. Затем алгоритм машинного обучения Матрикснет сравнивает прогнозы разных моделей с реальной погодой и составляет свой. Прогноз корректируется геоданными, полученными от сервиса Яндекс.Карты.
«С ноября прошлого года разработанная в Яндексе технология применялась при составлении прогнозов в 36 регионах России. Во время тестового периода мы наблюдали за качеством прогноза и сравнивали его с тем, что делают наши коллеги из метеоагентств. Судя по данным за последние восемь месяцев, мы реже допускаем заметные ошибки в температуре, то есть больше чем на пять градусов, и точнее предсказываем осадки», — рассказал Дмитрий Соломенцев, руководитель группы метеопрогнозирования Яндекса.
Компания планирует уточнять прогноз, используя показания барометров, встроенных в мобильные устройства пользователей.