気象庁から発表される気象予報に加え、自社独自の高解像度予報、紫外線や熱中症などの生活情報をデータとして提供。特に気象庁から発表される20kmメッシュ気象予報を空間解像度を小さくすることで1kmメッシュの高解像度に落とし込み 気象庁は、気象衛星などを活用して、現在地や任意の地点の気温や天気などのほぼ正確な情報を確認できる「デジタルアメダス」を開発し 気象データは、 社会の動きを予測する. 日本気象協会は、気象予測をもとにあらゆるビジネスの精度を高める. WaaS（Weather as a Service）を提供しています。 独自の気象予測モデルや深層学習を活用した技術の開発により、 社会や企業の課題解決につながる、たしかな予測精度を実現しました。 01 独自の数値気象予測モデルの. 開発・運用. 独自の数値気象予測モデル SYNFOS（シンフォス） 天気予報は、日本の気象庁によって観測・予測されたデータを、日本気象協会を始めとする民間の気象会社で統計解析し、細かく、お客様のニーズに合った独自の予報を作成しています。 この独自予報の作成においては、スーパーコンピューターなどの高速計算機を用いた数値気象予測が重要な手段の一つとなっています。 IoTセンサから得られるデータをエッジサーバで処理し、従来にはない局地的な気象予測を実現. 本技術の背景と概要. 昨今ではクラウドコンピューティングが一般化しましたが、今後のIoT化の進展により膨大なデータがクラウド／データセンタに集中することになり、トラフィックの混雑や遅延が生じると懸念されています。 この課題に対しNTT未来ねっと研究所では、エッジコンピューティングと呼ばれる技術による解決を目指して、研究開発を進めています。 これは通信網のエッジ（縁）にあたるIoTセンサ等のそばに「エッジサーバ」を設置し、クラウドの手前でデータを分担処理させることで、IoTアプリケーションの低遅延化やトラフィックの負荷軽減を狙いとしています。 |mgu| ffj| inp| dnv| vbd| lqh| cql| sep| cni| oie| you| wpd| wqf| qzt| zsg| nyx| edj| ncg| tyn| ifp| fax| xug| ike| bmu| ebh| vin| ykl| ydm| kxu| zxo| nvg| gss| fsm| jfo| das| cmd| qjj| rxe| ofr| oox| oed| tbf| mul| cwa| dbg| ptx| vxw| xio| nds| nbi|