#13 AIと水（5）+おまけ
今日はAI関係企業1社と気になったニュース一本を紹介します。
（English Below）
概要
RainGrid 社はカナダの企業で、ニューラルネットワークによる雨の収穫のユーティリティ能力を構築することを使命としています。その目標は、流域の保護、洪水や干ばつの回復力の向上、水インフラの財政保障を実現するための循環型ソリューションを提供することである。そのために、個人所有の土地で雨水を予測、捕捉、貯蔵、再利用する物理的およびデジタル製品を提供しています。RainGridは、貯留・監視システムのネットワークを構築することで、雨水の収集と貯留のためのモノのインターネットを開発し、都市部での水の流出をより効果的に管理します。
社会課題として雨水の貯留はなぜ重要か？
都市は皆、川や湖を守り、洪水を防ぎ、雨を都市化によって生じる廃棄物ではなく、循環型経済資源に変えたいと考えています。
雨水の貯留の問題は何が課題か？
雨水の再利用を考えたときに、屋根は雨水流出の主要な原因です。
屋根は都市全体の不透水面積の約60％を占め、住宅の屋根は不透水面積の約47％を占めているほど大きな要因です。高温、高速で汚れた雨水は、世界的に見ても、他のどの水質汚染源よりも多く汚染しています。屋根から流出した雨水は、通常、街路に放置され、洪水や下水道の滞留を引き起こしています。・どのようなソリューションを用いるか？
AIとIoTによる気象予測を実施し、配管による雨水管理の必要性を低減しています。
具体的には雨が降る前に水の溜めていたタンクを空にすることで、より必要に応じて多くの水を貯めることができるようになります。この企業は予測ソフトウェアとタンクのどちらも販売しています。
人工知能にインプットする・アウトプットされるデータは何か？
機械学習により、地域の雨量予測と建物の屋根の大きさ、建物の貯水槽やブルールーフのセンサーデータを関連付けます。雨水の流出を防ぎ、減らすために、適切な量の雨を計算し、貯留します。この雨水は、地下水への補給やビルへの給湯など、安定した供給源として再利用されます。・そのほかにできることは何か？
雨水の流出を解決する過程で、ARGoNシステムはデータを生成します。膨大な量のデータです： 6分ごとの降雨量、貯水槽の容量、気温、気圧、貯水槽の水の再利用、そして便利な5日間の天気予報まで。そして、このデータの可視化と分析を、ウェブブラウザのインターフェースであるmy.RainGrid.comを通して伝えています。
メンテナンスはどのように実施されているか？
RainGridは、高度な訓練を受けた経験豊富なスペシャリストが、ユーティリティグレードのインフラフィールドのメンテナンス、デジタルサービスのエンドユーザーに対する優れたオンラインカスタマーサポートを提供します。
アナリティクスはどのように活用されているか？
生の気象、微気候、雨の転用データをスマートグリッド全体に集約して分析し、都市や企業がコスト削減や計画の改善に必要なリソースを生成します。・考察
ゲリラ豪雨による災害が頻発しているここ数年の日本（東京都市圏）においては、災害対策としての需要は大きいのではないかと考えました。IoTとデジタル製品をどちらも定常している企業においてどのようにアナログなプロダクトの競合優位性をアピールしているかの記述が薄いのが気になりました。
おまけ
水処理企業大手のクボタがMicrosoftのホロレンズを用いて水処理施設を2024年から点検し始めるというニュースを聞き驚きました。
生成型AI×水のアイディアも考えねばならないと考えました。（FAQの自動的な対応など）
Today we introduce one AI-related company and one news item of interest.
Overview.
RainGrid is a Canadian company whose mission is to build utility capabilities for rain harvesting with neural networks. Its goal is to provide a cyclical solution to protect watersheds, improve flood and drought resiliency, and provide financial security for water infrastructure. To that end, it offers physical and digital products that predict, capture, store, and reuse stormwater on privately owned land; RainGrid has developed an Internet of Things for stormwater collection and storage by creating a network of storage and monitoring systems to more effectively manage urban water runoff and management.
Why is rainwater harvesting important as a social issue?
Cities all want to protect their rivers and lakes, prevent flooding, and turn rain into a recyclable economic resource rather than a waste product of urbanization.
What are the challenges of rainwater harvesting?
Roofs are a major source of stormwater runoff when it comes to rainwater reuse. Roofs are such a large factor that they account for about 60% of the impervious area of the entire city, and residential roofs account for about 47% of the impervious area. Hot, fast, and dirty stormwater pollutes more than any other source of water pollution worldwide. Stormwater runoff from roofs is typically left on streets, causing flooding and sewer retention. What solutions do you use?We implement AI and IoT weather forecasting to reduce the need for piped stormwater management. Specifically, by emptying tanks of water before it rains, more water can be stored as needed. The firm sells both forecasting software and tanks.
What data is input/output to the artificial intelligence?
Machine learning will correlate local rainfall forecasts with sensor data from building roof sizes, building cisterns, and blue roofs. The appropriate amount of rainfall is calculated and stored to prevent and reduce stormwater runoff. This rainwater is then reused as a steady supply to replenish groundwater or to supply hot water to the building. What else can be done? In the process of solving stormwater runoff, the ARGoN system generates data. Huge amounts of data: rainfall every 6 minutes, cistern capacity, temperature, barometric pressure, cistern water reuse, and even a handy 5-day weather forecast. We then convey the visualization and analysis of this data through a web browser interface, my.RainGrid.com.
How is maintenance performed?
RainGrid provides highly trained and experienced specialists to maintain utility-grade infrastructure fields and excellent online customer support for end users of digital services.
How are analytics utilized?
Raw weather, microclimate, and rain diversion data is aggregated and analyzed across the smart grid to generate the resources cities and businesses need to reduce costs and improve planning. I was concerned that the description of how they promote the competitive advantage of analog products in a company that has both IoT and digital products on a steady basis is thin. I was concerned about the thinness of the description.
Extra
We were surprised to hear that Kubota, a major water treatment company, will start using Microsoft's HoloLens to inspect water treatment facilities starting in 2024. We thought we must also consider the idea of generative AI x water. (e.g. automatic response to FAQ's)