山火事の強度を予測する  

NASA のデータを基に、Watson Studio と Watson Machine Learning を利用して山火事の強度を予測する

Last updated | By Scott D’Angelo

Description

自然災害を軽減することはこの世で最も挑戦しがいのある課題です。最も破壊的な自然災害としては、山火事が挙げられます。人々が山火事について理解できるよう、NASA では火の明るさで代用して山火事の強度を測定する衛星データを提供しています。このコード・パターンでは、NASA のデータを基に、Watson Studio と Watson Machine Learning を使用してモデルをトレーニングし、地図上の場所を使用して山火事の強度を予測します。

Overview

この 10 年間は、自然災害に関して最悪の 10 年の 1 つとなっています。こうした自然災害のうち、最も破壊的なものとしては山火事が挙げられます。Call for Code では、山火事のリスク軽減に役立つソリューション、防止策とその実施に最適な方法を判断するソリューション、そして避難と消火活動の際に第一対応者を支援するソリューションを作成するよう、ソフトウェア開発者に呼び掛けています。

このコード・パターンでは、NASA が提供している山火事のデータを基に、Watson Studio と Watson Machine Learning を利用して山火事の強度を予測します。NASA では、天候と気象から太陽フレアや山火事に至るまで、多岐にわたるデータを提供しています。このデータを得るための費用は米国の納税者によって支払われているので、無料で使用できます。欠けているコンポーネントとして機械学習を揃えることで、データを取り込んでモデルをトレーニングし、データセットのいずれかのフィーチャーを予測することが可能になります。この例では、山火事のデータを取り込み、緯度と経度に基づいて山火事の強度を予測できるモデルを作成します。

このコード・パターンをひととおり完了すると、以下の方法がわかるようになります。

  • Watson Studio Machine Learning を利用してモデルをトレーニングする
  • NASA から山火事のデータを収集する
  • 緯度と経度を基準とした山火事の強度の予測子を作成する

Flow

  1. Watson Studio を使用してデータ・アセットとサービスを追加します。
  2. Watson Machine Learning 内で機械学習モデルを作成します。
  3. Web UI とやり取りして山火事の場所を選択します。
  4. Web UI が機械学習モデルとやり取りして火の明るさを予測します。

Instructions

このパターンに取り組む準備はできましたか?アプリケーションを起動して使用する方法について詳しくは、README を参照してください。

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