気候変動への耐性ある意思決定の予測
気象リスク、エネルギー需要、環境適応のための高速シミュレーション・ツール。
予測は正確であるだけでなく、実行可能でなければならない
予測は、誰かがそれに基づいて行動できて初めて有用になります。私たちの気候への取り組みは、従来のシミュレーションが遅すぎ、標準的なMLが脆すぎる領域を対象とし、すべてのヘッドライン数値とともに不確実性を浮かび上がらせ、意思決定を根拠づけられるものにします。
リーダーボード指標を最小化する点予測。どこに自信があり、どこが当て推量なのかを示さないことが多い。
オペレーターが読み解き、根拠づけ、明文化されたポリシーの下で行動できる、校正されたバンドを伴うヘッドライン数値。
従来のシミュレーションが遅すぎ、標準的なMLが脆すぎるところ
エネルギー需要
インフラ計画
分位点が揃ったとき、予測は正直になる
結果の90 %をカバーする90 %バンドは校正されています。私たちは出荷するすべてのモデルで信頼性ダイアグラムを報告します — それが対角線上に乗らなければ、実行可能ではありません。
ヘッドライン数値だけでは意思決定にならない
すべての出力には、オペレーターが判断を下すために必要なバンドが付いています。アクションの列は成果物の一部であり、後付けではありません。
より高速で校正された予測
私たちのモデルは、従来のシミュレーションが遅すぎ、従来のMLが脆すぎる領域、すなわち短期気象リスク、エネルギー需要、インフラ計画を対象とします。
数値だけでなく、意思決定を
予測は、人がそれに基づいて行動できて初めて有用になります。私たちは、ヘッドライン数値とともに不確実性を浮かび上がらせ、意思決定をより根拠づけやすくする出力を設計します。
校正は指標ではなく、規律である
ここで適用するのと同じ信頼性の精査が、私たちの評価ライブラリとアラインメント姿勢へと受け継がれます。不確実性について嘘をつく予測は、リーダーボードの外れ値ではなく、失敗したシステムとして扱われます。