Јапан је једна од најугроженијих земаља катастрофе временске прилике као што су урагани, земљотреси и цунамији. Североисточни регион земље је 2011. године погодио цунами са катастрофалним последицама, који је однео животе више од 18.000 људи. Од инцидента, Јапан је усмјерио напоре да спријечи да се нешто слично догоди у будућности.
Азијска технологија предвиђа цунамије
види више
Гоогле развија АИ алат за помоћ новинарима у…
Неотворени оригинални иПхоне из 2007. продаје се за скоро 200.000 долара; знам...
Ново истраживање научне лабораторије РИКЕН за предвиђање користило је вештачку интелигенцију да би тачно предвидело утицаје цунамија за мање од секунде. Барем се тако истиче у саопштењу те институције.
Међу откривеним информацијама, вођа рада и научник Ијан Мулија је рекао да је: „Највећа предност нашег метода брзина предвиђања, што је кључно за рано упозорење“. Такође је истакао да: „Традиционално, предвиђања се дају након 30 минута, што је прекасно, али наш модел може да направи предвиђања за неколико секунди.
Да би то омогућили, морали су да инсталирају највећу доступну сензорску мрежу за праћење кретања морског дна. Око 150 станица на мору повезује ову мрежу, радећи заједно како би унапред упозорили тим на ризике присуства таквог феномена.
Да би све функционисало како треба, подаци које генеришу сензори треба да се конвертују у висине цунамија и рашире по читава обала, што обично укључује решавање сложених нелинеарних једначина, што може трајати око 30 минута на рачунару заједнички.
Више од тога, не дозвољава људима да благовремено евакуишу локацију.
Ово само наглашава важност РИКЕН-овог новог модела вештачке интелигенције. Њено особље је обучавало Машинско учење са више од 3.000 компјутерски генерисаних догађаја цунамија, који је већ тестиран у још 480 ситуација феномена и у три које су се стварно материјализовале.
На овај начин људи добијају најмање 30 минута предности за евакуацију ризик, у поређењу са старим методом прогнозе и упозоравања на временске катастрофе.
Заљубљеник у филмове и серије и све што укључује биоскоп. Активни радозналац на мрежама, увек повезан са информацијама о вебу.