異常気温の予測
災害発生への備えを強化するために翌日の最高気温を予測する
今ではAIの能力を駆使することで、これまでにない精度で天候を予測できるようになり、いくつかの天気事象については、リスクに対する準備、適応、軽減策につながる事前通知や事業運営の最適化が可能になりました。
アプローチ
このユースケースは、 Kaggleの 「異常気象気温予測」データセットに基づいている。
目標は、当日の最低気温と最高気温、緯度、経度、標高、傾斜、日射量など21の値を用いて、翌日の最高気温を予測することだった。
NanoEdge AI Studioを使用して、これらの入力から目的を達成できる外挿プロジェクトを作成しました。
センサ
データ
信号長21(マルチセンサー)
データレート毎日
結果
外挿:
90.18%の精度、0.4KバイトのRAM、3.6Kバイトのフラッシュメモリー
モデル作成ツール NanoEdge AI Studio
リファレンスAIモデル群は、付属の実装スクリプトを使用してSTの機器上で動作するよう最適化されています。Model zooはAIの機能を組込みアプリケーションへ追加するための価値あるリソースです。
対応製品 STM32マイコン
Arm® Cortex®-Mベース32bitマイコンのSTM32ファミリは、マイコン・ユーザに高いレベルの自由を提供します。完全統合性および開発の容易さを維持しながら、高性能、リアルタイム性能、豊富な機能、デジタル信号処理、低消費電力 / 低電圧駆動、およびコネクティビティを兼ね備えた製品を提供します。