最新の気候データへのアクセスは、環境条件がほぼ毎日変化し、気候変動が消費者、官公庁・自治体、投資家、企業に与える影響を検知し、軽減することを困難にしている気候科学において、依然として重要な課題です。
IBM Environmental Intelligence Suiteの地理空間分析機能は、データ層の間の関係を明らかにする複雑で効率的なクエリを実行するための分析エンジンによって使用される地理空間時間データストアを提供します。
新しい地理空間基盤モデルは、AI駆動型の地理空間ソリューションを提供します。NASAのHarmonized Landsat Sentinel-2データを活用したこのリモート・センシング空間データは、広大な地形にわたって正確な資産の損害を検証および保護するのに役立ちます。基盤モデルの独自性は、適応性、精度、自己教師あり学習法、および予測洞察のための高解像度の衛星画像とLiDARの組み合わせへの依存にあります。
IBMのNASAとのコラボレーションによって構築されたこのモデルは、衛星データを高解像度の地図に変換して、地球の過去を明らかにし、その未来を示唆するように設計されています。
地理空間基盤モデルは、リモート・センシング・データの広範なポートフォリオで事前にトレーニングされているため、ファイン・チューニングとシームレスな推論に向けて作業を進めることができます。
精度を損なうことなく、時間とリソースの割り当てを簡単に節約できます。通常必要となるラベル付きデータの半分だけで、洪水マッピングやバイオマスの推定などのタスク固有の地理空間AIモデルの作成を実現するように設計されています。
特定のビジネス要件に合わせてモデルをカスタマイズし、ファイン・チューニングします。IBM地理空間AI機能は、幅広い特定のビジネス・ユースケースにシームレスに適応するカスタマイズされたソリューションを提供します。
NASAの地球科学データへのアクセスが拡大すると、地理空間インテリジェンスに使用でき、空間分析を通じて気候関連の発見を加速できます。
IBM Researchの気候と持続可能性担当最高科学責任者であるHendrik Hamann氏は、変化する気候の測定、緩和、適応に基盤モデルがどのように役立つかを説明します。
IBMの地理空間技術のNASAとのコラボレーションによって構築されたIBM® watsonx.ai™モデルは、地球の過去を明らかにし、その未来を示唆するのに役立ちます。
地理空間データは、野生動物の保護、より健全な地球の創造、より回復力のある経済の構築において重要な役割を果たしています。
地理空間データは、変数間の関係についての洞察を提供し、パターンと傾向を明らかにすることができます。
クラウド・ベースの業界標準APIの堅固なカタログにより、正確かつ精密な、局地的な気象データと画像を提供します。
モデリング・フレームワークとアプリケーション・ビルダーを使用すると、ビジネス・ニーズに合わせて気候対応ソリューションをカスタマイズできます。
高度な分析で構築された気象判断テクノロジーにより、天候がいつ、どのようにビジネスに影響を与えるかをより的確に予測します。
危険の内訳、MVaR、地理データ、リスク重大度レベルなどの分析ツールを使用して気候に関するインテリジェンスを取得し、ビジネス資産の保護に役立てます。