La nouvelle plateforme d'intelligence environnementale d'IBM fournit des données via des API
La version bêta d'IBM de sa plateforme Environmental Intelligence (EI) offre aux développeurs d'applications et aux data scientists des informations environnementales organisées optimisées par l'IA avec un accès à des données géospatiales et satellitaires open source.
Cette plate-forme basée sur le cloud fournit une variété d'API géospatiales, météorologiques et climatiques, permettant aux utilisateurs de créer des applications répondant aux besoins en matière de durabilité, de changement climatique et de réglementation.
IBM vise à ce que le logiciel aide les entreprises à gérer les risques financiers associés aux perturbations climatiques. Les secteurs public et privé sont confrontés à des défis liés au climat, notamment des perturbations opérationnelles, des dommages aux actifs et des vulnérabilités de la chaîne d'approvisionnement. IBM Environmental Intelligence propose des données géospatiales, des modèles avancés et des informations sur l'IA pour aider les organisations à résoudre ces problèmes critiques.
« L’intelligence environnementale est un produit nouveau, mais certains de ses vestiges remontent à plusieurs années. Nous disposons d'une très large communauté de recherche IBM composée de scientifiques en développement durable et en climatologie qui investissent et travaillent sur des problèmes spécifiques de type industriel, des problèmes de type climatique qui sont vraiment avant-gardistes », David Blanch, directeur de la gestion des produits, ESG et intelligence environnementale chez IBM. , a déclaré à Technews.fr.
Une suite API polyvalente alimente les informations environnementales
La solution EI d'IBM propose une suite d'API pour aider les développeurs et les data scientists à rassembler et analyser les données de surface de la Terre pour obtenir des informations prédictives et une prise de décision proactive. Il simplifie le processus de travail avec les données satellitaires publiques en les traitant, en les normalisant et en les organisant en couches géospatiales, les rendant ainsi prêtes à l'analyse et à la visualisation.
Imagerie satellite mettant en évidence les données sur la biomasse pour soutenir les initiatives de surveillance environnementale et de durabilité.
Les API et un kit de développement logiciel (SDK) Python permettent d'accéder à des images haute résolution, à des données météorologiques mondiales et à d'autres ensembles de données précieux pour obtenir des informations permettant d'agir plus rapidement. La plateforme EI comprend un modèle de base co-développé avec la NASA pour le prétraitement et le nettoyage des données géospatiales.
D'autres fonctionnalités clés incluent un accès transparent aux ensembles de données environnementales et géospatiales via des API faciles à utiliser pour une analyse en temps réel. Les requêtes géospatiales et temporelles utilisent un moteur d'informations avancé pour analyser les données géospatiales et temporelles et améliorer les fonctionnalités des applications.
La plateforme IBM Environmental Intelligence comprend des couches de données, des modèles prédictifs et des informations pour soutenir la prise de décision et les efforts de développement durable.
Les données météorologiques historiques à la demande donnent accès aux données météorologiques passées pour éclairer les modèles prédictifs et optimiser les opérations dans divers secteurs. L'interrogation de données avancée permet aux utilisateurs d'exécuter des requêtes complexes sur divers ensembles de données environnementales à des résolutions spatiales et temporelles personnalisables.
Les API automatisent les calculs des émissions de gaz à effet de serre (GES) pour les émissions internes et de la chaîne d'approvisionnement afin de suivre et de gérer l'empreinte carbone.
La plateforme bêta est gratuite. IBM examinera les futures décisions en matière de prix et de packaging en attendant les retours du marché.
Les tendances du marché montrent de nouvelles utilisations des données climatiques
IBM cible un public spécifique de développeurs techniques, de développeurs et de communautés de data scientists en raison des tendances observées sur le marché. Selon Blanch, ces utilisateurs ciblés ne sont pas nécessairement tous des climatologues ou météorologues qui bénéficient de l'accès aux données innovantes, de leur mise derrière une API et de l'application de cas d'utilisation intégrables dans leurs applications existantes.
Les tendances concernent l’impact du changement climatique sur les opérations commerciales dans divers secteurs verticaux. Les recherches indiquent que les catastrophes liées au climat entraînent des pertes importantes au niveau macro. Certains ensembles de données de l’intelligence environnementale se répartissent en plusieurs catégories.
L’un des ensembles de données est constitué d’images satellite open source, offrant des visuels haute résolution capturés par des satellites européens en orbite autour du globe tous les cinq jours. Ces images prennent en charge un large éventail d'applications, de la surveillance environnementale à la conformité réglementaire.
« Une organisation pourrait accéder à ces images brutes par elle-même, mais se heurterait à de nombreux défis liés au prétraitement des suppressions de cloud », a noté Blanch à propos d'un avantage clé de l'utilisation de la plate-forme EI à la place.
Un autre ensemble de données comprend des données météorologiques telles que des enregistrements historiques, des mises à jour en temps réel et des prévisions météorologiques à court terme. Blanch a noté que des projections climatiques pour des besoins à plus long terme impliquant une planification climatique devraient être ajoutées à ces scénarios.
En pensant à des exemples commerciaux spécifiques, comment renforcer la résilience au sein de votre organisation face aux risques naturels tels que les inondations et les incendies de forêt ? Comment gérez-vous la planification des risques de catastrophe et les évaluations des risques ? Comment calculer les émissions carbone de votre entreprise ?
Visualisation des risques d'incendies de forêt dans les régions à l'aide de la plateforme IBM Environmental Intelligence pour la planification des catastrophes et la résilience.
« Si l'on réfléchit à la manière dont les entreprises mettent en œuvre le développement durable, elles disposent d'un actif industriel et d'un lien entre le méthane et un équivalent carbone dans le flux de travail actuel. Un ordre de travail pourrait être émis afin que quelqu'un puisse effectuer de la maintenance pour ces différents groupes opérationnels qui ne sont pas des personnes traditionnellement soucieuses du développement durable », a suggéré Blanch.
Solutions de développement durable pour diverses industries
Selon Blanch, IBM souhaite aller au-delà des utilisations traditionnelles pour bénéficier d'applications potentielles dans d'autres secteurs. Il a fait référence à des cas d'utilisation montrant déjà le succès de l'IE dans l'agriculture, tels que la surveillance des cultures, la prévision des rendements et l'agriculture de précision.
Par exemple, un accès plus facile aux données satellite aide les organisations à se conformer aux nouvelles réglementations environnementales des gouvernements. La réglementation de l’Union européenne sur la déforestation en est un bon exemple.
Elle oblige les entreprises à revoir leurs chaînes d'approvisionnement et à vérifier qu'elles ne travaillent pas avec des fournisseurs qui enfreignent ces exigences réglementaires impliquant des changements importants dans l'utilisation des sols.
Un autre exemple concerne la manière dont la technologie EI d'IBM peut avoir un impact sur la croissance animale et influencer les ajustements nutritionnels en fonction des conditions environnementales. Certains groupes ont développé un système de modélisation prédictive utilisant des données météorologiques pour évaluer les niveaux de mycotoxines dans leurs cultures. Ils ont pu créer un modèle de prévision en utilisant les données environnementales et météorologiques de la plateforme pour améliorer leurs opérations commerciales.
Carte de répartition de la température facilitant la modélisation prédictive pour la prise de décision liée à l'agriculture et au climat.
« Le potentiel de l’imagerie tierce à distance est énorme. Vous n'avez donc pas besoin d'être météorologues ou experts du climat, mais vous pouvez avoir accès à un ensemble de données prétraitées et organisées qui peuvent être disponibles avec des didacticiels, des exemples et des guides simples pour les intégrer dans vos applications, modèles ou flux de travail. », a déclaré Blanch à propos de l'objectif du logiciel EI d'IBM.
Les images OpenStreetMap de cet article ont été fournies à Technews.fr avec l'aimable autorisation d'IBM.
