Googleが「瞬時に天気予測が可能なシステム」を開発
by Angela Compagnone 正確な天気予測は「非常に難しい」とされていますが、機械学習は天気予測の精度を向上させることができるのではないか、とかねてから研究者は指摘してきました。Googleがこのアプローチに着手しており、新たな論文によると、Googleの研究者は最大6時間後までの正確な降雨予測を1km単位で「毎分」計算できる技術を開発したとのことです。 Google AI Blog: Using Machine Learning to “Nowcast” Precipitation in High Resolution https://ai.googleblog.com/2020/01/using-machine-learning-to-nowcast.html Machine Learning for Precipitation Nowcasting from Radar
日本気象協会はこのほど、AIで最大15日先の降雨量を予測し、ダムの事前放流の判断を支援するサービスの提供を始めた。 同協会の予測方法は、気象庁の従来手法に比べて時間、空間ともに高精度な予測が可能という。従来手法の降雨予測では、3時間の降雨量・20kmメッシュという精度での予測だったのに対し、AIを用いた新手法では1時間の降雨量・5kmメッシュまで予測精度を高められる。従来手法で予測できるのは約5日先までだったが、新手法では最大15日先まで予測できる。 これらの特徴を生かすことで、ダムの管理事務所に対して余裕を持った事前放流を促せるとしている。 同協会は、サービスの背景について「『平成30年7月豪雨』や『令和元年東日本台風』など、過去に例を見ない大雨により河川のはん濫や浸水被害が相次いだことを受け、ダムの洪水調節能力を向上させる方策として事前放流の活用が内閣官房の検討会議で示された」としてい
「八ッ場ダムが氾濫を防いだ」は本当？ 次の台風に備える５つの課題（橋本淳司） - エキスパート - Yahoo!ニュース
ＮHＫの報道によると台風19号の被害状況は「７７人死亡 ６８河川で決壊 全容は不明」（１０月１７日）。時間が経つにつれ深刻な状況が浮かび上がっている。 台風は年間平均２４.３個発生し、３個上陸している（気象庁データ／２００１年〜２０１８年の平均）。２０１１年以降は発生数も上陸数も増加傾向にある。つまり、今年もまだ台風が発生する可能性は高いし、上陸するかもしれない。現在のように水甕も満ぱい、河川の水もいっぱいという状況で台風が来る可能性がある。 台風１９号時にはさまざまな課題が浮き彫りになった。それに対応することは急務だろう。今回は以下の５点について考えてみたい。 １.豪雨に対しどのような治水施設が機能したか ２.ダムの管理方法（１）事前の放流はどのように行われたか ３.ダムの管理方法（２）緊急放流はどのように行われたか ４.情報の共有は十分だったか ５.気候の変動に対してどのように対応すべ
ヤフーは7月20日、地図アプリ「Yahoo! MAP」（iOS、Android）に全国各地で開催される花火大会の詳細を表示する「全国花火マップ 2022」の提供を始めた。 全国約180カ所の花火大会開催スポットを地図上で確認できる機能。開催場所だけでなく、該当スポットの詳細情報や写真の確認、ルート検索なども行える。 アプリを起動後に「全国花火マップ 2022」ボタンをタップするか、画面下部を引き上げて「全国花火マップ 2022」カードをタップすると地図上に該当スポットが表示される。詳細を知りたい場所のピンをタップすると写真や施設名、イベント名、開催日程、概要、詳細などの情報も確認できる。 該当スポットまでのルートを調べたい場合は「ルート」ボタン。車と公共交通機関、徒歩、自転車でのルートと所要時間が表示される。 関連記事 有名IT企業で働くみんなのデスク環境 エンジニア・デザイナーなど写真で
L is Bは6月26日、チャットボットの質問に答えるだけで、建設現場などに設置されているデジタルサイネージに表示するコンテンツを作成・配信できる「direct サイネージ」を正式にリリースした。 direct サイネージは、スマートフォンやタブレットからビジネスチャット「direct」上にある専用ボットの質問に答えるだけで、写真や動画入りの情報コンテンツを即時に作成できるサービス。作成したコンテンツは、即時配信、繰り返し配信、予約配信など、配信タイミングを設定できる。 チャットボットを介して作成されたコンテンツは、NTT西日本のセットトップボックス「光BOX＋」を介してモニターに表示される。これにより、建設現場などに設置されているモニターを通じて、作業員に対して的確に情報を伝えることができるという。同社では、天気予報や降雨予測、地震速報など、現場での安全作業に貢献するコンテンツも用意して
グーグル、IBMも農業スタートアップを支援。気候変動などの苦境を乗り越えるアグリテック最新動向 | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア
人類史上、最も長い歴史を持つ産業である、農業。生きるために必要な「食」を担うエッセンシャル産業であるが、気候変動や環境変化の影響を直に受け、マンパワーに大きな負担がかかる難しい分野でもある。それゆえ人間は知恵を絞り、農薬開発や温室栽培など、その時代の「最適解」を導き出してきた。 近年は、農業分野にもデジタル・トランスフォーメーション（DX）の波が押し寄せ、テクノロジーを利用した農業「アグリテック（AgriTech）」が注目されている。AIやロボティクス、バイオテクノロジーを使って「持続可能な農業」を目指そうという動きも世界中で活発化している。 本記事では、世界で進む「農業DX」と注目のアグリテック企業について紹介する。 「農業の情報格差問題」に挑む学生スタートアップ IBMが主催するテックスタートアップコンペ「Call for Code Global Challenge」 農業の難しさの一
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大雨に備え、ダムの水位をあらかじめ下げて貯水できる容量を増やす「事前放流」の動きが全国に広まっている。京都・滋賀では19カ所のダムが対象で、浸水被害に悩まされてきた下流域の住民から歓迎の声も上がる。一方で、放流を判断する根拠となる降雨予測は難しく、農業用など治水向けではないダムをどのように有効活用するかという課題も残っている。 【動画】まるで滝のようダム非常放流 日吉ダム（京都府南丹市）から桂川を下って約5キロにある同市園部町船岡の集落。西日本豪雨が発生した2018年7月6日、民家のそばを流れる川の水位が堤防の高さぎりぎりまで迫り、住民は近くの元小学校へ避難した。 ダムは数日前から降り出した大雨に伴って水位が上昇し、ダム湖への流入量と同じ量を緊急に放流する「異常洪水時防災操作」を初めて実施した。非常用ゲートを開放し、放流量は通常の6倍の最大毎秒907トンに達した。住民の男性（68）は「自宅
農業や発電用の利水ダムを治水に使用する 国のダム運用は今年６月から変わっていた。昨年の台風１９号の経験から、利水用（水道、農工業、発電）のダムで「事前放流」を行い、一時的に治水目的に使用し、雨を貯める量を増やせるようになった。ダムという水甕には決まった容量がある。それ以上は貯められない。より多くの雨に備えるなら事前に空き容量を増やしておく必要がある。 理由は豪雨の増加である。国土交通省が６月２６日に公表した「２０２０年版国土交通白書」によると豪雨災害の増加が顕著になっている。 土砂災害の年平均発生件数を、２０１０～２０１９年と、２０００～２００９年の１０年間で比較すると約１．５倍に増加。 １日２００ミリ以上を記録した日数を、１９０１～３０年と、１９９０～２０１９年の３０年間で比較すると約１．７倍に増加。 いずれも「地球温暖化の影響があるとみられる」としている。 治水機能を持つダムは、多目的
SmartNews Online Meetup#14は「日本発グローバルプロダクトの挑戦」がテーマです。SmartNewsのCEO鈴木氏は、SmartNewsのミッションや米国進出の際のエピソードも紹介し、米国で急成長中のSmartNewsのグローバル開発について語りました。 世界中の良質な情報を必要な人に送り届ける 鈴木健氏（以下、鈴木）：今日はSmartNewsの日本語版が、7月にV8、つまりバージョン8にメジャーアップデートしまして、それをきっかけにSmartNewsがどういうグローバル開発をしているのかを一通りお話しします。 改めて、僕はスマートニュースの代表とCEOをしています鈴木と申します。共同創業者の浜本階生と、このスマートニュースを創業しまして、ちょうど8年になりました。今日は6年前にリリースしたSmartNewsのアメリカ版を中心にお話できたらいいなと思っています。 今、
富士通は8月16日、直近の雨量・水位データと数時間先の降雨予測データをもとに、AIで河川の水位変化を予測できる技術を開発したと発表した。過去の雨量・水位データが頻繁に更新されていない中小河川や、水位計を設置したばかりでデータが少ない河川でも、高精度な水位予測が可能という。避難勧告の発令など、水害対策の迅速化が狙い。 河川の流量予測などに使われる、雨量と水位、流出量の関係を表す数理モデル「タンクモデル」をベースに関数を作り、過去の雨量・水位データをAIに機械学習させた。 3日前から現在までの雨量・水位データと、降雨予測データを入力することで、今後の水位変化をAIで高精度に予測できる。富士通によれば、標準的な水位予測の方法と比較して同等以上の予測精度が得られたという。 河川改修などで流出量などが変化しても、その後のわずかな雨量・水位データをAIが学習し直すことで、予測の精度を短期間に修正できる
ヤフーは6月2日、地図アプリ「Yahoo! MAP」において「自転車のルート検索」に対応したと発表した。交差点などで進行方向を音声やパネルで案内する「自転車 ターバイターン方式」のナビゲーションを提供する。 ユーザーは、目的地に到着するまでの右左折や交差点の案内を画面で表示する他、音声案内も組み合わせて利用できるという。音声は、どのぐらい先に次のポイントがあり、右折と左折どちらかを伝えるという。 自転車のルート検索は、「雨雲レーダー」と連動しており、ルート上で1時間前から最大6時間先の雨雲の動きと降水量が確認できるという。 関連記事 Googleマップ、日本で「自転車ルート」に対応 10都道府県で 東京、神奈川、大阪、愛知、埼玉、千葉、兵庫、北海道、福岡、静岡の10都道府県で自転車ルートを検索できるようになる。 日本でも「Appleマップ」で“ARナビ”が利用可能に 自転車ルートにも対応
西日本豪雨で異常洪水時防災操作を実施した日吉ダム。事前放流で水害リスクの低減が期待される（２０１８年７月６日、南丹市日吉町） 大雨に備え、ダムの水位をあらかじめ下げて貯水できる容量を増やす「事前放流」の動きが全国に広まっている。京都・滋賀では１９カ所のダムが対象で、浸水被害に悩まされてきた下流域の住民から歓迎の声も上がる。一方で、放流を判断する根拠となる降雨予測は難しく、農業用など治水向けではないダムをどのように有効活用するかという課題も残っている。 日吉ダム（京都府南丹市）から桂川を下って約５キロにある同市園部町船岡の集落。西日本豪雨が発生した２０１８年７月６日、民家のそばを流れる川の水位が堤防の高さぎりぎりまで迫り、住民は近くの元小学校へ避難した。 ダムは数日前から降り出した大雨に伴って水位が上昇し、ダム湖への流入量と同じ量を緊急に放流する「異常洪水時防災操作」を初めて実施した。非常用
[GEEデータカタログ]Google Earth Engineで使用できるデータカタログまとめ - Qiita
以上がGoogle Earth Engineで提供されている衛星となります。 これらの衛星データから作成されたプロダクト（例えば衛星データのバンド間演算をした結果であるものなど）や上記3つの衛星データ以外のものも提供されているみたいです。 スクレイピングコード Google Earth Engine Data Catalogに掲載されているものを全部コピペするのはつらすぎるのでスクレイピングしました。下記です。 # Beautiful Soupのインポート import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from google.colab import files from googletrans import Translator response = requests.get("https://deve
![[GEEデータカタログ]Google Earth Engineで使用できるデータカタログまとめ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9974f5fc438e31da73bec96a8d3e47c8b3d57d64/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBpd2FzYWtpX2tlbmljaGkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTU0OGRlNDliNDUwODdhMjUyYzg1MTgyMjRmYzI5ODI2%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D32451cb9c3239973475bb4c76177fded)
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ダムの放流タイミング、AIで判断支援 15日先の降雨量を予測
花火大会の情報を地図上で 「全国花火マップ 2022」ヤフーが提供 全国180カ所
チャットボット経由で現場モニターに情報周知ができる「direct サイネージ」が正式公開
水害対策でダムの「事前放流」広がる 降雨予測外れる「空振り」懸念も（京都新聞） - Yahoo!ニュース
氾濫を防ぐための「ダムの事前放流」は、なぜ行われなかったのか（橋本淳司） - エキスパート - Yahoo!ニュース
「雨雲レーダー」はあの有名映画からヒントを スマートニュースがグローバルに展開する上で大切にしているミッション
河川の水位変化、データが少なくてもAIが高精度予測 富士通が技術開発
「Yahoo! MAP」、自転車のルート検索に対応 雨雲レーダー連動でルート上の降雨予測も
水害対策でダムの「事前放流」広がる 降雨予測外れる「空振り」懸念も｜社会｜地域のニュース｜京都新聞