Planetary-Scale Prediction
気候変動や森林伐採、水の供給、人口増加、人間の移動といったさまざまなデータをもとに、農作物などの生産量をエリアごとに、中期的に予測することができる。
ビッグデータをIaaS/PaaS「Windows Azure」に格納し、機械学習で結果を導き出すことができ、これらの結果は視覚的に表示。それをもとに、問題解決に向けたさまざまな対策にも活用できる。デモストレーションでは小麦の生産量を予測した。
「地球環境システムの予測モデルが、緊急に必要とされている。今回の仕組みでは、複雑なワークフローによる分析にも対応でき、確実性を高めた形で予測できる。ビッグデータを生かすことで、深刻な問題を事前に回避できるようになる」（MSRA）
大河原克行のエンプラ徒然
MSの研究開発を画で見る--第2回：ビッグデータ技術とクラウドの進化 - 4/11
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