AI気象予測/時系列解析

予測降雨のAI時空間ダウンスケーリング解析

適用分野
および特徴

ダム流入量予測の精度改善に向けた降雨予測ダウンスケーリングモデル開発
河川水位予測の精度改善に向けた降雨予測ダウンスケーリングモデル開発

詳細

粗いメッシュの降雨予測を細かいメッシュに変換する空間ダウンスケーリングを実現
上記に加え、粗い予測間隔の降雨予測を細かい予測間隔に変換する時空間ダウンスケーリングも実現
過去の気象データ(気象庁公表のもの)等を用いて、任意の対象地域について学習可能
対象地域の地形等による特色も学習可能

AIによる局所降水予測モデル開発

適用分野および特徴	浸水予測の高精度化に向けたAI降雨予測モデルの開発
詳細	AI技術により、過去数時間分の降水観測データから将来の降水分布を予測気象庁が発表している降雨予報プロダクトよりも時空間分解能が高い降雨予測が可能気象GPV数値予測等の併用により、風や気圧の影響を反映可能当社保有のGPUクラスタを用いて、既往の降水データを学習

AIによる洪水/ダム流入量予測モデルの開発

適用分野および特徴	洪水予測(河川水位予測)AIモデルの開発ダム流入量予測AIモデルの開発ハイブリッド洪水予測システムの開発
詳細	AI技術により、長時間先までの高精度な洪水予測(河川水位予測)を実現ダム・水文操作や潮汐の影響など多様な要因データの反映が可能当社保有のGPUクラスタを用いて、既往の気象データ(河川水位等)を学習

気象衛星データの超解像変換（クロロフィルα）

適用分野および特徴	赤潮予測モデルの精度向上に向けた衛星データ(クロロフィルa)の超解像変換
詳細	AIによるGPVデータの超解像変換頻繁に取得されるデータ(ひまわり衛星データ)から、取得頻度の低い高品質データ(MODIS衛星データ)水準へ変換可能過去の衛星データ等を用いて、任意の対象地域について学習が可能

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