Borealis

環境を高精度にモデル化

物理モデリングとAIを、あらゆる入力ソースと組み合わせることで、極めて詳細なデータ推定を瞬時に計算

Borealis（ボレアリス）は、Recursiveが独自開発したプラットフォームで、環境中の物理的な現象を精密にモデル化できる技術です。物理学も組み合わせたハイブリッドAIモデルとなっており、物理学に基づく専門知識と高解像度メッシュマップを融合させ、日射量や地下水位、地下汚染拡散などの物理的な仕組みの詳細なモデル化と予測を可能にします。

Borealisの仕組み

Borealisは、物理学に基づくシミュレーションを行うためのソフトウェアコンポーネントやデータパイプライン、アーキテクチャを統合し、最先端の学術研究と技術革新から得られた手法を融合させて開発されています。

Borealisは、さまざまなデータソースを取り込むことができる、Recursiveが独自開発したプラットフォームです。サードパーティのデータとお客さま独自のデータやセンサーから得られた情報を統合させた、高解像度の地理メッシュを作成します。このメッシュに、物理学的な専門知識や、モデル化する物理的な仕組みとシステムに特有の物理的知識や数式と組み合わせることで、最高水準のシミュレーションと予測を実現しています。 汎用的なシミュレーションを行う際は、以下のようなイメージで進められます。

優れた精度

Borealis は、スピードを犠牲にすることなく高い精度を実現するために、ゼロから開発・設計されています。Recursiveが提供する詳細なシミュレーションにより、投資や運用活動のリスクを軽減できるほか、導入期間を数年から数か月に短縮したり、現場でのモニタリングにかかる運用コストを削減したりすることも可能です。そのため、お客さまの競争優位性を高め、新しいビジネスモデルの実現を促進します。

例えば、ある企業のプロジェクトでは、1,200km²の広大な土地にBorealisが活用されました。この土地で7日間の地下水位予測を行った際、モニタリングセンサーはわずか20カ所にしか設置されていなかったにもかかわらず、15m²ごとの区画において±6cmの誤差範囲で高精度な予測を実現しました。

また、太陽光発電パネルの設置場所を選定する際にBorealisを活用することで、特定の地点における太陽光発電の出力を高精度に予測され、過去の日射量の変動に関する詳細なデータが提供されるため、投資判断のリスクを軽減することが可能です。従来の方法では投資判断においてスピードと精度を両立させることが困難でしたが、Borealisを利用することで、手作業で数週間かかっていた算出作業をほぼ瞬時に行えるようになり、従来ではできなかった方法で複数の候補地を検討・比較することが可能になります。

業界別の活用事例

Borealisは、水、太陽光、風、植生など、あらゆる物理的現象をモデル化し、さまざまな業界で幅広く活用されています。