Бета-версия платформы Environmental Intelligence (EI) от IBM предлагает разработчикам приложений и специалистам по обработке данных информацию об окружающей среде, основанную на искусственном интеллекте, с доступом к геопространственным и спутниковым данным с открытым исходным кодом.
Эта облачная платформа предоставляет разнообразные геопространственные, погодные и климатические API, позволяя пользователям создавать приложения, отвечающие требованиям устойчивого развития, изменения климата и нормативным требованиям.
IBM стремится создать программное обеспечение, которое поможет предприятиям управлять финансовыми рисками, связанными с изменениями климата. Как государственный, так и частный секторы сталкиваются с проблемами, связанными с климатом, включая сбои в работе, повреждение активов и уязвимости цепочек поставок. IBM Environmental Intelligence предлагает геопространственные данные, расширенные модели и идеи искусственного интеллекта для поддержки организаций в решении этих критических проблем.
«Экологическая разведка — это новый продукт, но некоторые его остатки появились несколько лет назад. У нас очень широкое исследовательское сообщество IBM, состоящее из ученых в области устойчивого развития и климата, которые инвестируют и работают над конкретными проблемами отраслевого типа, проблемами климата, которые действительно дальновидны», — Дэвид Бланч, директор по управлению продуктами, ESG и экологической разведке в IBM. , сообщил TechNewsWorld.
Универсальный пакет API для анализа окружающей среды
Решение IBM EI предлагает набор API-интерфейсов, которые помогают разработчикам и специалистам по обработке данных собирать и анализировать данные о поверхности Земли для прогнозирования и принятия упреждающих решений. Он упрощает процесс работы с данными общедоступных спутников за счет их обработки, нормализации и организации в геопространственные слои, подготавливая их для анализа и визуализации.
Спутниковые снимки, демонстрирующие данные о биомассе, для поддержки инициатив по экологическому мониторингу и устойчивому развитию.
API-интерфейсы и комплект разработки программного обеспечения (SDK) Python обеспечивают доступ к изображениям с высоким разрешением, глобальным данным о погоде и другим ценным наборам данных, позволяющим получить ценную информацию для более быстрого принятия мер. Платформа EI включает в себя базовую модель, разработанную совместно с НАСА для предварительной обработки и очистки геопространственных данных.
Другие ключевые функции включают беспрепятственный доступ к наборам экологических и геопространственных данных через простые в использовании API для анализа в реальном времени. Геопространственно-временные запросы используют расширенный механизм анализа для анализа геопространственных и временных данных и улучшения функциональности приложения.
Платформа IBM Environmental Intelligence включает уровни данных, прогнозные модели и аналитические данные для поддержки принятия решений и усилий по устойчивому развитию.
Исторические данные о погоде по запросу обеспечивают доступ к прошлым погодным данным для информирования прогнозных моделей и оптимизации операций в различных секторах. Расширенные запросы к данным позволяют пользователям выполнять сложные запросы к различным наборам данных об окружающей среде с настраиваемым пространственным и временным разрешением.
API автоматизируют расчеты выбросов парниковых газов (ПГ) для внутренних выбросов и выбросов в цепочке поставок для отслеживания и управления углеродным следом.
Бета-платформа бесплатна. IBM рассмотрит будущие решения по ценообразованию и упаковке в ожидании отзывов рынка.
Тенденции рынка открывают новые возможности использования климатических данных
IBM ориентируется на определенную аудиторию технических специалистов, разработчиков и специалистов по обработке данных из-за наблюдаемых тенденций на рынке. По словам Бланча, этими целевыми пользователями не обязательно являются все ученые-климатологи или метеорологи, которые получают выгоду от доступа к инновационным данным, их размещения через API и применения встраиваемых вариантов использования в своих существующих приложениях.
Тенденции связаны с тем, как изменение климата влияет на бизнес-операции в различных отраслях. Исследования показывают, что катастрофы, связанные с климатом, наносят значительный ущерб на макроуровне. Некоторые наборы данных в рамках экологической разведки можно разделить на несколько групп.
Один набор данных представляет собой спутниковые снимки с открытым исходным кодом, предлагающие изображения высокого разрешения, снятые европейскими спутниками, вращающимися вокруг земного шара каждые пять дней. Эти изображения поддерживают широкий спектр приложений: от мониторинга окружающей среды до соблюдения нормативных требований.
«Организация может получить доступ к этим необработанным изображениям самостоятельно, но столкнется с множеством проблем при предварительной обработке удаленных изображений из облака», — отметил Бланч, рассказывая о ключевом преимуществе использования вместо этого платформы EI.
Другой набор данных включает метеорологические данные, такие как исторические записи, обновления в реальном времени и краткосрочные прогнозы погоды. Бланч отметил, что к этим сценариям следует добавить климатические прогнозы для более долгосрочных потребностей, включая климатическое планирование.
Если рассматривать конкретные бизнес-примеры, как повысить устойчивость вашей организации к стихийным бедствиям, таким как наводнения и лесные пожары? Как вы справляетесь с планированием и оценкой рисков стихийных бедствий? Как вы рассчитываете выбросы углекислого газа вашего бизнеса?
Визуализация риска лесных пожаров в разных регионах с помощью платформы IBM Environmental Intelligence для планирования стихийных бедствий и обеспечения устойчивости.
«Если задуматься о том, как компании реализуют устойчивое развитие, у них есть промышленный актив и связь метана с углеродным эквивалентом в сегодняшнем рабочем процессе. Может быть выдан заказ на работу, чтобы кто-то мог выполнить техническое обслуживание этих различных оперативных групп, которые не являются традиционными людьми, ориентированными на устойчивое развитие», — предположил Бланч.
Решения по устойчивому развитию для различных отраслей промышленности
По словам Бланча, IBM хочет выйти за рамки традиционного использования и получить преимущества от потенциальных приложений в других отраслях. Он сослался на примеры использования, уже демонстрирующие успех EI в сельском хозяйстве, такие как мониторинг посевов, прогнозирование урожайности и точное земледелие.
Например, более легкий доступ к спутниковым данным помогает организациям соблюдать новые экологические нормы правительств. Показательным примером является положение Европейского Союза о вырубке лесов.
Он требует от компаний пересмотреть свои цепочки поставок и убедиться, что они не работают с поставщиками, которые нарушают эти нормативные требования, связанные с масштабными изменениями в землепользовании.
Другой пример связан с тем, как технология IBM EI может влиять на рост животных и корректировку питания в зависимости от условий окружающей среды. Некоторые группы разработали систему прогнозного моделирования, используя данные о погоде для оценки уровня микотоксинов в своих сельскохозяйственных культурах. Они смогли создать модель прогнозирования, используя данные об окружающей среде и погоде с платформы, чтобы улучшить свои бизнес-операции.
Карта распределения температуры, помогающая прогнозному моделированию в сельском хозяйстве и принятию решений, связанных с климатом.
«Потенциал для сторонних удаленных изображений огромен. Таким образом, вам не обязательно быть метеорологами или экспертами по климату, но вы можете иметь доступ к предварительно обработанному, тщательно подобранному набору данных, который может быть доступен с простыми учебными пособиями, образцами и руководствами для встраивания их в ваши приложения, модели или рабочие процессы. — сказал Бланч о цели программного обеспечения IBM EI.
Изображения OpenStreetMap в этой статье были предоставлены TechNewsWorld любезно предоставлены IBM.
