AI 気象予測

気候変動による変化する気象パターンの影響に対処するには、データに基づいた正確な対応が必要です。しかし、現存する多くのシステムは、地域固有の状況に即した意思決定に必要な詳細さや信頼性に欠けています。世界気象機関によると、1970年以降に気象関連の災害によって、世界で200万人以上が死亡し、3兆6400億ドルの経済損失が発生すると提示されています。

‍

Recursive AI 気象予測は、最先端の機械学習と物理モデルを組み合わせることで、非常に詳細で正確な予測を実現します。このモデルは300mの空間分解能を持ち、計算能力を追加すれば100mまで拡張可能のうえ、雨、風、気温の正確な予測を提供することで際立っています。

‍

ハイライト

• 気温予測: 平均誤差わずか ±1℃ で信頼性の高い予測を実現
  
  • 効果: 地域社会が異常気に備え、冷暖房のニーズにより効率的なエネルギー管理、コスト削減とエネルギー浪費の最小化を実現
• 風予測: 効率的な再生可能エネルギー生産に貢献
  
  • 効果: 風力タービンの配置と運用を最適化、エネルギーグリッドを安定化させ、再生可能エネルギー生産の効率を最大化
• 降雨予測: 日本で使用されている世界最先端技術よりも、誤差率を30%削減した高精度な降雨予測を提供。
  
  • 効果: 正確な降雨予測は洪水管理や農業計画に役立ち、最適な水資源を確保し、農作物の収量向上に貢献
• 洪水リスク管理: ハイパーローカルな洪水予測による早期警告を提供
  
  • 効果: 災害への備えを向上させることで、資産やインフラの損害を最小限に抑え、人命を守り、経済損失を大幅に削減