Terrafuse
Terrafuse は、物理学に取り入れた AI モデルを活用し、組織がハイパーローカル レベルで気候関連のリスクを把握するのを支援します。

課題
2017 年 10 月に発生した山火事は、北カリフォルニアを壊滅させ、245,000 エーカーの土地と 8,900 の建物を焼き尽くしました。 これらの山火事による損害コストは史上最高で、損失保証額は $110 億にも上りました。 山火事は大きな損失を伴う場合があるため、政府機関、保険会社、一般市民にとって、あらゆる場所における山火事のリスクを正確に予測して把握する方法が必要です。
ソリューション
Terrafuse は、Microsoft Azure にテクノロジ インフラストラクチャを構築して、まず 2017 年に発生したカリフォルニアの山火事の影響を受けた地域から、ハイパーローカル レベルで山火事のリスクを迅速に予測しています。 過去の山火事のデータを既存の物理的シミュレーションやリアルタイムの衛星画像と組み合わせることにより、Terrafuse は、山火事の影響の軽減に関心を持つすべての人が API およびグラフィカル インターフェイスを介して利用できる、高度な山火事のリスク モデルを構築しています。

機械学習で山火事のリスクを評価
Terrafuse は、機械学習を使用して気候に関連するリスクを予測します。 Terrafuse は、Microsoft Azure の過去の山火事データ、数値シミュレーション、および衛星画像を活用して、あらゆる場所における山火事リスクをモデル化します。 山火事の予測情報は、API やグラフィカル ツールを通じて利用できます。

Terrafuse の概要
山火事が発生しやすいエリアが特定されます。 Terrafuse はクラウドを使用して、過去の延焼データ、火災シミュレーション、そして降雨、風、土壌、水分のリアルタイム衛星観測情報を集約します。 物理学の情報に基づいた機械学習によりモデルが作成され、政府機関、保険会社、一般市民がアクセスして山火事のリスクを把握できるようになります。

AI を使用して気候に関連するリスクをモデル化
