Previsione di decisioni climatiche resilienti
Strumenti di simulazione rapida per il rischio meteorologico, la domanda energetica e l'adattamento ambientale.
Le previsioni devono essere azionabili, non solo accurate
Una previsione è utile solo se qualcuno può agire su di essa. Il nostro lavoro sul clima punta ai regimi in cui la simulazione tradizionale è troppo lenta e il ML standard è troppo fragile, e fa emergere l'incertezza accanto a ogni numero di sintesi, così le decisioni sono difendibili.
una previsione puntuale che minimizza una metrica da classifica, spesso senza dire dove è sicura e dove sta tirando a indovinare.
un numero di sintesi abbinato a una banda calibrata che un operatore può leggere, difendere e su cui agire secondo una politica scritta.
Dove la simulazione tradizionale è troppo lenta e il ML standard è troppo fragile
domanda energetica
pianificazione infrastrutturale
La previsione è onesta quando i quantili si allineano
Una banda al 90 % che copre il 90 % degli esiti è calibrata. Riportiamo il diagramma di affidabilità su ogni modello che rilasciamo — se non sta sulla diagonale, non è azionabile.
Un numero di sintesi da solo non è una decisione
Ogni output viene rilasciato con la banda di cui un operatore ha bisogno per decidere. La colonna dell'azione fa parte del deliverable, non è un ripensamento.
Previsioni più rapide e calibrate
I nostri modelli puntano ai regimi in cui la simulazione tradizionale è troppo lenta e il ML tradizionale è troppo fragile: rischio meteorologico a breve orizzonte, domanda energetica e pianificazione infrastrutturale.
Decisioni, non solo numeri
Una previsione è utile solo se una persona può agire su di essa. Progettiamo output che fanno emergere l'incertezza accanto al numero di sintesi, così le decisioni sono più facili da difendere.
La calibrazione è una disciplina, non una metrica
Lo stesso scrutinio sull'affidabilità che applichiamo qui viaggia nella nostra libreria di valutazione e nella nostra postura di allineamento. Una previsione che mente sulla propria incertezza è trattata come un sistema fallito, non come un'anomalia da classifica.