この記事は「Call for Code Blog – Building Call for Code apps around traffic and weather technology(2019å¹´5月9日公開)」の翻訳です。

交通と気象のデータを利用する

全 6 回からなる Call for Code テクノロジー・ミニシリーズの第 5 回へようこそ。このシリーズでは毎回 Call for Code に含まれる 6 つのコア・テクノロジーのうちの 1 つを取り上げ、そのテクノロジーの概要、IBM Cloud™ 上で最大限に利用する方法、イノベーションを促すのに役立つリソースの参照先を紹介しています。まだ見逃している記事があったら、ぜひ目を通してください。

まずは重要な点として、Call for Code のチャレンジにまだ参加していない場合は、このリンク先のページからコミュニティーに参加してください。

この第 5 回となる記事では、交通と気象に関連するテクノロジーを取り上げて、この 2 つのテクノロジーを Call for Code ソリューションに取り込めるようにします。交通データと気象データの両方を分析することで得られるものはありますが、ここでは 2 つの異なるカテゴリーとして個別に見ていきましょう。

気象のリソース

気象データを使って何ができるでしょうか?このリンク先のブログ記事では、使いやすい API を備えた The Weather Company から入手できる気象フィードについて詳しく説明しています。これらの API は期間限定で、Call for Code アプリを作成する開発者が利用できるようになっています。The Weather Company の API には予報から悪天候に至るまで、あらゆる類の極めて有用なデータが揃っているので、気象データをソリューションに取り込むとしたら、不可欠のリソースとなるはずです!?

気候の履歴データを探している場合は、このリンク先の NOAA ページをご覧ください。局所的または全体的な気候データの要約を期間別に検索できます。また、レーダー画像も参照することができます。

交通のリソース

「交通量や公共輸送はそもそも自然災害に関連するのだろうか」と疑問に感じていますか?初めは無関係のように思えますが、公共輸送に関する効率性 (場合によっては効率性の欠如) を理解すると、自然災害時のリソースや対応策を作成する際にその知識が役立ってきます。

気象データセットと同じく、交通と公共輸送に関するデータセットも存在します。data.gov では、具体的なデータを検索することもできますが、地方自治体のデータセット内で単純に「traffic」で検索してみてください。特定の目的に応じて変換してすぐに使える、200 件を超える検索結果を取得できます。

Call for Code に交通および気象データを導入する

IBM Cloud アカウントをまだお持ちでない場合は、最初のステップとしてアカウントを登録してください。登録プロセスを完了するには 2 分もかかりません。ただし、登録する際はくれぐれも有効な e-メール・アドレスを使用してください。サービスを作成するときには例外なく、有効な e-メール・アドレスであることを確認する必要があります。

優れた気象関連のコード・パターンとしては、IBM 社員の Scott D’Angelo が作成した Watson Machine Learning を使用して山火事の強度を予測するが挙げられます。このパターンでは、モデルを作成してトレーニングし、NASA からデータを取得して特定のエリアでの山火事の強度を予測する方法を手順に沿って説明しています。

このトピックには聞き覚えがあると思いますが、Call for Code 2018 チャレンジで第 3 位を獲得した Lali チームでは山火事の防止を目的としたソリューションを作成しました。このソリューションでは、IoT デバイス、Watson Machine Learning、AI を使用して、山火事の危険性が高いエリアを特定しています。

交通に関しては、同じく Scott D’Angelo がサンフランシスコ市の交通データを分析するコード・パターンを作成しています。このソリューションでは Watson Studio と Jupyter ノートブックの力を利用してさまざまな交通データを 1 つに統合しています。上述の data.gov Web サイトから取得した都市のデータを分析する場合には、このコード・パターンを簡単に適応できます。

ユニークな Call for Code のアイデアとしては、交通データと気象データを結合させて、悪天候が近づきつつあるエリアから人々を避難させるために利用することもできます。例えば The Weather Company API を使用して取得した気象データと都市の交通/公共輸送データを併せて使用して、急いで避難する必要に迫られている状況において最善の避難路を見つけるというソリューションです。

今週は交通と気象のデータを話題に取り上げ、これらのリソースを Call for Code に応募するソリューションで利用する方法を紹介しました。また、IBM Cloud 上で交通データと気象データを最大限に活用する例となる 2 つの優れたコード・パターンも紹介しました。

間もなく公開される第 6 回かつ最終回のブログ記事では、Call for Code 2019 に応募するソリューションでデータ・サイエンスを利用する方法を紹介します。?

それまでは、Twitter で私をフォローするか、GitHub 内に保管されている私のコードをご覧ください。

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