Japonsko je jednou z nejzranitelnějších zemí katastrofy povětrnostní jevy, jako jsou hurikány, zemětřesení a tsunami. V roce 2011 zasáhla severovýchod země vlna tsunami s katastrofálními dopady, která si vyžádala životy více než 18 000 lidí. Od incidentu se Japonsko snaží zabránit tomu, aby se něco podobného v budoucnu stalo.
Asijské technologie předpovídají tsunami
vidět víc
Google vyvíjí nástroj AI, který má novinářům pomoci v…
Neotevřený původní iPhone z roku 2007 se prodává za téměř 200 000 $; vědět...
Nový výzkum RIKEN Prediction Science Laboratory použil umělou inteligenci ke správné předpovědi dopadů způsobených tsunami za méně než sekundu. Alespoň to vyplývá z prohlášení instituce.
Mezi zveřejněnými informacemi vedoucí práce a vědec Iyan Mulia uvedl, že: "Největší výhodou naší metody je rychlost předpovědí, která je klíčová pro včasné varování". Poukázal také na to, že: „Tradičně jsou předpovědi poskytovány po 30 minutách, což je příliš pozdě, ale náš model dokáže předpovědět během několika sekund.“
Aby to bylo možné, museli nainstalovat největší dostupnou senzorovou síť pro sledování pohybu mořského dna. Tuto síť propojuje asi 150 stanic na moři, které spolupracují na tom, aby předem varovaly tým před riziky přítomnosti takového jevu.
Aby vše fungovalo správně, je třeba data generovaná senzory převést na výšky tsunami a rozšířit je celé pobřeží, což obvykle zahrnuje řešení složitých nelineárních rovnic, což může na počítači trvat asi 30 minut běžný.
Kromě toho neumožňuje lidem včas evakuovat místo.
To jen zdůrazňuje důležitost nového modelu umělé inteligence RIKEN. Její pracovníci proškolili strojové učení s více než 3000 počítačově generovanými událostmi tsunami, které již bylo testováno v dalších 480 situacích jevu a ve třech, které se skutečně zhmotnily.
Lidé tak získají alespoň 30minutový náskok na evakuaci riziko, ve srovnání se starou metodou předpovídání a varování před katastrofami počasí.
Milovník filmů a seriálů a všeho, co kinematografie zahrnuje. Aktivní zvědavec na sítích, vždy připojený k informacím o webu.