こんなお悩みありませんか？
シミュレーションを扱える人が
属人化している
専門知識やシミュレーションの取り扱い、結果の解釈など様々な知識が必要で、シミュレーションを実施できる人材が属人化していませんか？
シミュレーションの
計算コストが高い
シミュレーションを実施する際には多くのパラメーターを入力することがあります。そのため、計算コストをかけておりませんか？
大量のデータ
シミュレーションが必要
シミュレーション結果を得るために大量のデータ、大量の試行回数が必要になっており、結果出力まで膨大な時間を要していませんか？
これらの課題は浸水AIで解決できます
浸水AIの特長
パラメーター推定にAIを
活用することで属人化の排除
計測された実測値を元にパラメーター推定をAIで実施するため、属人化を解消することが可能です。
AI×シミュレーションで
計算コストの大幅削減
計測されたデータがあれば、あとはAI技術とシミュレーションにお任せすることで、結果の取得が可能となります。
少ないデータ、
試行回数で解析を実現
指定されたエリアのいくつかの計測されて少ないデータを入力することが可能となり、データの準備の省力化に寄与できます。
浸水被害予測・推定。その他、ガス拡散元同定 / 炭素排出量の見える化など数少ないデータでもさまざまなインフラのシミュレーションに活用できます。
-
少ないインプットデータ/ パラメータで結果を得ることが可能
-
従来とは異なる高度数学を用いた手法を採用しているため、解析時間の高速化を実現
-
インプットデータがあれば、発生前に予測を行うことが可能
※画像はイメージです
河川氾濫前の浸水高予測
河川氾濫の発生前に、気象データなどから〇時間後に河川氾濫が起こる可能性を予測し、防災・減災にお役立ていただいております。
INPUT
・気象データ
・観測データ
・地形データ
水害前
浸水高予測
AIシステム
OUTPUT
指定された地域の
・浸水高情報
・浸水エリア情報
河川氾濫後の浸水被害推定
河川氾濫発生後の水害状況を把握し、保険金支払いの迅速化などにお役立ていただけます。シミュレーションイメージはこちら
（熊本県人吉市球磨川の氾濫活用事例）
INPUT
・実測された浸水高情報地形データ
水害後
浸水高予測AIシステム
OUTPUT
指定された地域の
・浸水高情報
・浸水エリア情報
※画像はイメージです
炭素排出量の見える化
計算コストが高かったシミュレーション負荷を高度数学を用いて軽減し、炭素排出量を計測します。
INPUT
・地図情報
・環境情報
・気象情報
・電力消費情報
AIシステム
高度数学を用いた炭素排出量算出アルゴリズム
OUTPUT
指定された地域の炭素排出量の可視化
導入までの流れ
ヒアリング
現状についてヒアリングを行い、弊社のソリューションで課題解決できるか確認致します。
要件定義/本契約
カメラの仕様、1日あたりの撮影回数・カメラ台数など運用に必要な条件を確認。その後、見積提出・本契約になります。
システム構築
要件定義に基づきシステム構築を行います。
運用開始
構築したシステムを提供し、お客様にて運用を開始いただきます。安定稼働を目指し、弊社にてアフターサポートを行います。