あなたが次に食べるベジバーガーは、ひよこ豆と黒豆、それにひとつまみの人工知能（AI）で作られているかもしれない。 チリのスタートアップ企業ノットカンパニー（NotCompany）は、食事による環境への影響を減らすために、機械学習を使って動物性食品を排除しようとしている。ノットカンパニーのアルゴリズムは補完関係にある材料を組み合わせて、おなじみの味を模した新しいレシピを作ってくれる。 情報サイト「ザ・リンガー」の紹介記事にあるとおり、ノットカンパニーのジュセッペ（Giuseppe）と呼ばれるAIは、環境や健康に与える影響、味を考慮しながら、材料の化学成分、分子構造、栄養成分データセットを調べることで、ぴったりな代替材料を見つけ出す。ノットカンパニーの最初の商品であるマヨネーズは、乳製品を使わずにエンドウ豆、バジル、じゃがいも、菜種油を使って作られた。マヨネーズの次は、チョコレートとギリシャヨ

by Steve Herring タバコの吸殻のポイ捨てが問題となっているオランダで、問題解決のためにカラスの学習能力を利用するという試みが行われています。カラスが吸殻を入れるとえさが出てくるという自動販売機のような機械を使うことで、吸殻拾いをカラスに行ってもらうという、テクノロジーと動物の知能を掛け合わせたデバイス「Crowbar」が開発中です。 Crowded Cities – Training Crows http://www.crowdedcities.com/ 毎年60億本のタバコの吸殻が道に捨てられているというオランダ。タバコの吸殻を道に捨てるのは簡単ですが、タバコのフィルターはプラスチック繊維でできているため、自然と分解されるには10年の月日を要します。60億本もの吸殻を手で拾っていくというのは途方もない作業になるということで、Ruben van der Vleutenさんと

黄砂やＰＭ２・５など、大気中を浮遊する粒子状物質の分布を高精度に予測できる手法を、気象庁気象研究所と九州大学の研究グループが開発した。気象庁はこの手法を黄砂予測に導入する予定で、これまで半分以下だった予測の的中率を、半分以上に改善できると期待している。 気象研究所環境・応用気象研究部第一研究室の眞木貴史室長によると、粒子状物質の広域観測は主に衛星を使うが、夜間や雲の下は観測できず、陸地では地面との区別が難しいなど、観測データに空白域が多かった。このため、予測は数値シミュレーションに頼るしかなく、観測値と隔たりがあった。 そこで研究チームは衛星の観測データと数値シミュレーションを融合し、高精度に解析することに成功した。２０１１年から１５年までの過去のデータをこの手法で解析したところ、これまでの数値シミュレーションより正確に再現できた。 これを受け、気象庁は黄砂予測にこのシステムを導入する。気

日本農業新聞は、国内唯一の日刊農業専門紙です。農政や農家の営農に役立つ技術情報、流通・市況情報に加え、消費者の関心も高い食の安全・安心、農産物直売所、地産地消、食農教育なども取り上げます。国民の暮らしに直結するＴＰＰ問題も徹底報道中。

中国からやってくる黄砂の季節がまたやってきた。6日に今年に入って全国で初めての黄砂が福岡市で観測され、8日も西日本を中心に観測されている。平年は4月が黄砂のピークだが、今年は後ズレしており5月中旬以降も飛来が続く可能性がある。黄砂は風の影響などによって動きが複雑に変わり予測が難しいが、気象庁は独自モデルを使って数日先までの予測を毎日出している。健康被害を避けるためにも、予測をうまく活用することが

2011年3月11日に発生した東日本大震災による津波で被災した農地土壌について,県下全域にわたる土壌調査を実施しました。県全体で344点を調査し,宮城県農業・園芸総合研究所,古川農業試験場,東北大学大学院農学研究科が項目等を分担して土壌の化学性等について分析を行いました。調査野帳,写真,分析結果についてそれぞれのデータベースを作成し,それらを組み合わせて,地点ごとのデータを一括表示する機能を持たせたデータベースファイルを作成しました。 データベースのダウンロードはこちら 津波被災農地土壌データベース［xlmsファイル／95,023KB］ 注意）ファイルサイズが大きいため、お使いのネットワーク環境によってはダウンロードに時間がかかりますのでご注意下さい。 統計情報(東日本大震災)

Research indicates that carbon dioxide removal plans will not be enough to meet Paris treaty goals

高断熱住宅の福地建装（北斗市）は、効率的に屋根を融雪する住宅を発売する。公立はこだて未来大学（函館市）と共同開発した降雪予想システムを使い、自動で降雪前に屋根表面の温度を上げておき雪を溶かす。熱効率の高いエアコンの温風を屋根裏に循環させて融雪するため、電気ヒーターで屋根を温める場合に比べ、電気代は半分以下に抑えられる。北海道や東北などの積雪地帯で年間50棟の販売を見込む。はこだて未来大と共同で

English PRESS RELEASE （環境） 2017年2月20日 富士通株式会社 富士通九州ネットワークテクノロジーズ株式会社 シマフクロウの生息域調査を支援する取り組みが 平成28年度「日本自然保護大賞」において選考委員特別賞を受賞 富士通株式会社（注1）と富士通九州ネットワークテクノロジーズ株式会社（注2）は、絶滅危惧種であるシマフクロウの生息域調査を支援する取り組みとして、公益財団法人日本野鳥の会（以下、日本野鳥の会、注3）様に、シマフクロウの鳴き声を自動で高精度に抽出するプログラムを2012年から提供しています。本プログラムにより、音声データ解析を行う人手と時間を大幅に削減することができ、調査地域や調査頻度の拡大に繋がりました。その結果、新たな場所での生息確認にも貢献しています。 このたび、この取り組みが評価され、公益財団法人日本自然保護協会（以下、日本自然保護協会）（注

NTTデータが、AIに気象ニュースの原稿を自動生成させる実証実験の結果を発表しました。文法的な違和感はなく、正確性においても多少修正するだけで実用できるレベルの文書が作成できたとのことです。 自動生成の仕組み 同社は2016年9月から4カ月に渡り実験を実施。過去に気象庁が公開した気象電文と、アナウンサーが読んだ気象ニュース原稿をセットで、AI「corevo」に学習させました。これをもとに生成された原稿の文法面と正確性を、独自の採点基準で評価。その結果、文法は3.86点、意味の正しさは3.07点（各4点満点）となり、わずかな修正で元の気象電文と矛盾しないレベルに達したそうです。 これまでの自動生成では、テンプレート文に単語や数値を埋め込む手法がとられていました。しかしこの場合は大量のテンプレートや埋め込み方を人間が個々に設計する必要があり、多様なパターンに対応するには限界がありました。 AI

トランプ米次期政権が、気候変動に関する観測データなどを米政府のホームページから閲覧できなくする恐れがあるとして、カナダや米国の研究者たちがデータの保存活動を始めた。呼びかけたのは、トロント大のミシェル・マーフィー教授（環境政治学）ら。同じ取り組みを進めるニューヨークやフィラデルフィアの関係者も賛同している。 米環境保護局（ＥＰＡ）がネット上で公表している膨大なデータの中から、重要なデータを自動的に集めて保存するプログラムの開発を進めている。数カ月後をめどにできるだけ多くのデータを外部サーバーなどに移し、だれでも閲覧できるようにする。米海洋大気局（ＮＯＡＡ）の気象データなどの保存も検討する。マーフィー教授は「環境データは米国だけのものではなく、全世界のもの。保存するだけでなく、証拠に基づいた環境政策を求めていく」と話している。 トランプ氏は、温暖化対策に否定的で、オバマ政権が進めてきた化石燃

Googleと欧州委員会（EC）共同研究センター（JRC）は、地球上の川や湖といった水域のようすを地図上で視覚化する研究に取り組み、32年間にわたる変動情報を研究成果として公開した。 Googleらは、米地質調査局（USGS）および米航空宇宙局（NASA）の地球観測衛星「Landsat」で取得した1.8ペタバイトものデータを解析し、1984年から2015年まで月単位、分解能30メートルで地表の水を視覚化。水源確保や農業計画、水害対策、気象研究などに役立つ詳細なデータだとして、さまざまな研究に活用できるよう無償提供している。 解析結果からは、川や湖の細かな変化が一目で分かる。例えば、米国のミシシッピ川は1926年の大洪水後にダムと堤防の整備が進められ、その影響か運ばれる砂の量が激減し、1万3000平方キロメートルものデルタ地域がメキシコ湾に飲み込まれつつあるという。

気象ビッグデータを活用＝作業効率化、被害縮小に－建設、農業など 気象ビッグデータをスーパーコンピューターで解析した詳細予報を画面で確認し、建設現場の作業工程などを検討する大手ゼネコン 鹿島 の工事事務所＝さいたま市西区 膨大な気象データを性能が向上したスーパーコンピューターで解析し、局地的な豪雨など気象の変化をいち早く予測する詳細予報の活用が広がっている。建設現場では作業の効率化に、農業や鉄道などでは天候の変化による被害の縮小・回避に役立てている。 　建設現場では作業を止める雨や雪が大敵。７２時間先までの予測が３０分ごとに更新される１キロ四方のピンポイントの詳細気象予報が活躍する。現場のある都道府県レベルの予報は終日雨でも、現場は降雨がないことや、数時間でも降らないことが詳細予報で把握できれば、それに合わせた効率的な作業設定が可能になる。 　逆に、県の予報は晴れや曇りでも、現場は雨と分かれ

地球温暖化などの影響で急激な大雨が局地的に降るゲリラ豪雨の被害が増えている。原因となる積乱雲は短時間で急成長するため予測が困難だったが、最新の観測技術とビッグデータ解析で高精度な予測を実現し、天気予報の革命に挑む取り組みが進んでいる。（伊藤壽一郎） ◇ リアルな映像 理化学研究所などの研究チームは８月、過去の気象データに基づいてゲリラ豪雨が発生する様子を立体的に再現するシミュレーション技術を開発したと発表した。 使用したのは２０１４年９月１１日の神戸市周辺の気象データ。この日は午前８時２０分ごろにゲリラ豪雨が発生していた。 発生の約２０分前に観測された気象データを基に、３０秒ごとに再現。観測の基本的な単位である解像度が１００メートル四方のきめ細かいデータを使って、積乱雲がわずか１０分程度で急激に発達し激しい雨を降らせる様子を、計３０分間の映像で鮮やかに描いてみせた。 これを実際の観測データ

地図上に気温・雨量・風速・紫外線指数などの情報を視覚的に表示できるウェブアプリ「Dark Sky Maps」が登場したので使ってみました。 Dark Sky Maps https://maps.darksky.net/ ウェブサイトを開いたら画面上側の検索アイコンから天候を確認したい場所の名前を入力します。 「tokyo」と入力すると東京周辺の地図が表示されました。気温の単位はカ氏表示になっているので、画面上側の「F゜」から「C゜」に変更すればセ氏表示になります。日付や時間などの指定も右隣にあるメニューから変更可能。 地図上に表示する天候は画面上側の「Temperature(気温)」から変更可能。項目は「Temperature(気温)」「Feels Like Temperature(体感温度)」「Precipitation Rader(降水レーダー)」「Precipitation Fore

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 近年、注目が高まっているIoT（Internet of Things）は、企業のニーズだけでなく幅広く社会のニーズにも応えるイノベーションを生み出すポテンシャルも秘めている。そこで重要になるのが、社会の普遍的なニーズに応えるシステムを、長期運用ができる普遍的なものとして提供すること。そして、パートナーシップによる効率的なシステム構築と運用だ。それでは具体的に、IoTは社会にどのように組み込んでいくべきか。 前編で紹介した兵庫県伊丹市と阪急阪神HDの事例に続き、後編では慶応義塾大学と神奈川県藤沢市による官学協働プロジェクトの事例を紹介したい。 IoTを活用して市内の環境情報を網羅的に可視化する このプロジェクトの主人公は、慶応義塾大学湘南