Japonsko je jednou z najzraniteľnejších krajín katastrofy poveternostné udalosti, ako sú hurikány, zemetrasenia a cunami. V roku 2011 zasiahla severovýchodnú oblasť krajiny vlna cunami s katastrofálnymi dopadmi, ktorá si vyžiadala životy viac ako 18 000 ľudí. Od incidentu sa Japonsko snaží zabrániť tomu, aby sa niečo podobné v budúcnosti stalo.
Ázijská technológia predpovedá cunami
pozrieť viac
Google vyvíja nástroj AI na pomoc novinárom v…
Neotvorený pôvodný iPhone z roku 2007 sa predáva za takmer 200 000 dolárov; vedieť...
Nový výskum RIKEN Prediction Science Laboratory použil umelú inteligenciu na správne predpovedanie dopadov spôsobených cunami za menej ako sekundu. Aspoň tak to uvádza vyhlásenie inštitúcie.
Medzi zverejnenými informáciami vedúci práce a vedec Iyan Mulia uviedol, že: "Najväčšou výhodou našej metódy je rýchlosť predpovedí, ktorá je rozhodujúca pre včasné varovanie". Poukázal tiež na to, že: „Tradične sa predpovede poskytujú po 30 minútach, čo je príliš neskoro, ale náš model dokáže predpovedať v priebehu niekoľkých sekúnd.“
Aby to bolo možné, museli nainštalovať najväčšiu dostupnú senzorovú sieť na monitorovanie pohybu morského dna. Túto sieť prepája približne 150 staníc na mori, ktoré spolupracujú, aby vopred varovali tím pred rizikami prítomnosti takéhoto javu.
Aby všetko fungovalo správne, údaje generované senzormi je potrebné previesť na výšky cunami a rozložiť ich celé pobrežie, čo zvyčajne zahŕňa riešenie zložitých nelineárnych rovníc, čo môže na počítači trvať asi 30 minút bežné.
Okrem toho neumožňuje ľuďom včas evakuovať lokalitu.
To len zdôrazňuje dôležitosť nového modelu umelej inteligencie RIKEN. Jej personál vyškolil strojové učenie s viac ako 3000 počítačovo generovanými udalosťami cunami, ktoré už bolo testované v ďalších 480 situáciách javu a v troch, ktoré sa skutočne zhmotnili.
Ľudia tak získajú aspoň 30-minútový náskok na evakuáciu riziko, v porovnaní so starou metódou predpovedania a varovania pred poveternostnými katastrofami.
Milovník filmov a seriálov a všetkého, čo kinematografiu patrí. Aktívny zvedavec na sieťach, vždy pripojený k informáciám o webe.
