Japan je jedna od najugroženijih zemalja katastrofe vremenske prilike poput uragana, potresa i tsunamija. 2011. godine sjeveroistočno područje zemlje pogodio je tsunami s katastrofalnim posljedicama, koji je odnio živote više od 18.000 ljudi. Od incidenta, Japan je usmjerio napore kako bi spriječio da se nešto slično dogodi u budućnosti.
Azijska tehnologija predviđa tsunamije
vidi više
Google razvija AI alat za pomoć novinarima u...
Neotvoreni originalni iPhone iz 2007. prodaje se za gotovo 200.000 dolara; znati...
Novo istraživanje RIKEN Prediction Science Laboratorija upotrijebilo je umjetnu inteligenciju za točno predviđanje utjecaja tsunamija u manje od sekunde. Barem tako stoji u priopćenju te institucije.
Među objavljenim informacijama, voditelj rada i znanstvenik Iyan Mulia rekao je da je: "Najveća prednost naše metode brzina predviđanja, što je ključno za rano upozorenje". Također je istaknuo da: "Tradicionalno se predviđanja daju nakon 30 minuta, što je prekasno, ali naš model može napraviti predviđanja u roku od nekoliko sekundi."
Kako bi to omogućili, morali su instalirati najveću dostupnu mrežu senzora za praćenje kretanja morskog dna. Oko 150 postaja na moru međusobno povezuje ovu mrežu, radeći zajedno kako bi unaprijed upozorili tim na rizike prisutnosti takvog fenomena.
Kako bi sve radilo ispravno, podatke koje generiraju senzori potrebno je pretvoriti u visine tsunamija i rasporediti po cijele obale, što obično uključuje rješavanje složenih nelinearnih jednadžbi, što može potrajati oko 30 minuta na računalu uobičajen.
Štoviše, ne dopušta ljudima da na vrijeme evakuiraju mjesto.
Ovo samo naglašava važnost RIKEN-ova novog modela umjetne inteligencije. Njegovo osoblje obučavalo je strojno učenje s više od 3000 računalno generiranih događaja tsunamija, koji je već testiran u još 480 situacija fenomena iu tri koje su se stvarno materijalizirale.
Na taj način ljudi dobivaju barem 30 minuta prednosti za evakuaciju rizik, u usporedbi sa starom metodom predviđanja i upozoravanja vremenskih katastrofa.
Zaljubljenik u filmove i serije i sve što uključuje kino. Aktivan znatiželjnik na mrežama, uvijek povezan s informacijama o webu.