Weather Undergroundは、世界中で200, 000以上の私設の気象ステーションに加えて、国によって数が異なる公共ステーションに基づいて天気予報を作成します。 同社は、アジア、南アメリカ、アフリカに400の新しいステーションを追加し、それらすべてをIBMのWatson言語学習AI（ Jeopardy！をプレイして優勝した）と統合します。
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それで、これはどういう意味ですか？ 世界中の多くのビジネスに結び付けられたグローバルな天気予報システムを作成しています。これにより、世界の産業で最も費用がかかり、損害を与える変数の1つである天気を打ち破ることができます。
IBMが昨年10月にThe Weather Company / WUを買収したとき、すぐにWUの200, 000の気象観測所をモノのインターネットを通じてワトソンと統合する意向を発表しました。 IoTは特定の言語ではなく、すべてのデータをまとめて表示できるように、1つの言語でさまざまなものを統合するという概念です。 プロトコルが何であれ、天気予報はグローバル企業にとって大きな価値があります。
「米国だけでも、企業は毎年気象関連の問題で5000億ドル以上を失っていることがわかっています」と、The Weather Companyの科学予測運用責任者のメアリー・グラキンは言います。 IBMとWeather Companyは、航空、保険、公益事業、農業業界をWUのWatsonを使用した天気予報ツールの早期採用者と考えています。
「Weather Companyのすべてのデータには、公開されているシンプルなAPI（アプリケーションプログラミングインターフェイス）を使用してアクセスできます」と、IBMの設計自動化の主任科学者ジョンコーンは述べています。 APIは、ソフトウェアを構築するための一連の指示と考えてください。 エンドユーザー企業がソフトウェアの外観を選択できるという点で柔軟性があります。 このデジタルポータルから、従業員は気象観測所とIoT接続デバイスから取得したデータにアクセスし、ワトソンは、人が他の人に尋ねる方法で質問できるようにすることでデータを結び付けます。
このマップは、Weather Undergroundの個人的な気象観測所の世界的なカバレッジを示しています。 （天気予報） 「すでにオンラインで稼働している最初のデモンストレーションは、EZ Buddyと呼ばれるプロジェクトを中心にしています」とCohn氏は言います。「ケニアのIBM研究所によって開発されました。 EZバディは、農家が作物の散水を最適化するために、地元の気象データを地元の灌漑監視および制御でどのように使用できるかを示します。」農家は、「いつ水をやるべきですか？」 「私の水槽が雨でいっぱいになるまでの時間」、およびシステムはそれらに答えをテキストで伝えます。 東アフリカを超えて拡大したWIoT（Watson IoT）は、WUのすべての気象観測所を関連する衛星データと統合し、携帯電話の圧力センサーからデータを取得し、土壌測定や近くの貯水などのローカル情報と組み合わせて、グローバルおよびローカルの両方の気象モデル。 農民はこれを使用して、灌漑、植え付け時期、および農薬のスケジュールを管理できます。 「保険会社、営利目的の農業、よりスマートな都市などの商業的利益が、ハイパーローカルな気象データと認知IoTを組み合わせた商業的システムをどのように構築できるかを実証します」とCohn氏は付け加えます。
旅客機はすでにオンボードの加速度計を介して乱気流レポートを収集し、The Weather Companyを介してデータをマージします。 同社の2016年のレポートによると、乱流は年間500万ドルの損害、乗組員と乗客の負傷で年間3, 500万ドル、フライトの迂回で年間13億6, 000万ドルを引き起こします。 WIoTは、これらすべての民間航空機の乱気流データをグローバル気象モデルにリンクし、すべての航空会社がそのAPIポータルからアクセスできる予測システムを構築します。 これにより、パイロットは暴風雨を回避し、航空会社のコンピューターシステムは予想される到着時間と出発時間を調整できます。
海岸に設置された個人的な気象観測所（天気予報の地下） The Weather Companyによる保険業界に関する最近の発表によると、悪天候は毎年米国で5, 000億ドルの損害を引き起こしています。 「（WIoTの）追加のデータセットは、精度を高めてリスクを予測し、申し立ての件数を減らし、保険会社が詐欺を報告するのにも役立ちます」とGlackin氏は言います。 保険会社は、顧客にnや吹雪が近づいていることを警告して、家や車を準備し、損害（したがって請求）を最小限に抑えることができます。 また、公益事業者は、大雨による多くの損失を飲み込みますが、これは常に事前に予測することはできません。 IBMのビッグデータおよび分析ハブによると、停電の70％は悪天候によるものであり、エネルギー会社がサービスを復旧するために乗組員を派遣するたびに、平均50万ドルの費用がかかります。 APIを介してWIoT気象モデルを使用すると、公益事業会社は予防措置を講じて、大規模な嵐の前に修理機器を設置し、修理スタッフがより迅速にサービスを復元できるようにすることができます。
男が個人的な気象観測所を設置します。 （天気予報） そして、コーンが言うように、他の業界では、高価な遅延を避けるために、天気モデルにアクセスして、荒天の予報パッチの周りに出荷をスケジュールする可能性があります。 たとえば、乗用車やTシャツなどの完成品を海を渡って貨物船で移動する自動車会社や小売会社が活用できます。
「最も興奮しているのは、ワトソンが大気に関する知識ベースの拡大に役立つと信じていることです」とGlackin氏は言います。 「たとえば、2週間以上の予測を改善するために、コグニティブコンピューティングはすべての背景知識を活用し、過去のデータと現在のデータの連なりを調べて、従来のアプローチでは認識できなかった予測パターンを選択できるようにします」
それであなたは行きます。 50年前、私たちはほとんど何も予測できませんでしたが、今日、AIは2週間後に教育された天気予報をすぐに開始できると言っています。 基本的に魔法です。
