Japan är ett av de mest utsatta länderna för katastrofer väderhändelser som orkaner, jordbävningar och tsunamier. 2011 drabbades den nordöstra regionen av landet av en tsunami med katastrofala effekter, som krävde mer än 18 000 människors liv. Sedan händelsen har Japan riktat insatser för att förhindra att något liknande händer i framtiden.
Asiatisk teknik förutspår tsunamis
se mer
Google utvecklar AI-verktyg för att hjälpa journalister i...
Oöppnad original 2007 iPhone säljs för nästan $200 000; känna till...
Ny forskning från RIKEN Prediction Science Laboratory har använt artificiell intelligens för att korrekt förutsäga effekterna av tsunamis på mindre än en sekund. Det är åtminstone vad ett uttalande från institutionen påpekar.
Bland den information som avslöjas sa ledaren för arbetet och forskaren Iyan Mulia att: "Den största fördelen med vår metod är hastigheten på förutsägelser, vilket är avgörande för en tidig varning". Han påpekade också att: "Traditionellt tillhandahålls förutsägelser efter 30 minuter, vilket är för sent, men vår modell kan göra förutsägelser inom några sekunder."
För att göra detta möjligt var de tvungna att installera det största tillgängliga sensornätverket för att övervaka havsbottenrörelser. Cirka 150 stationer till sjöss sammankopplar detta nätverk och arbetar tillsammans för att varna teamet i förväg om riskerna med förekomsten av ett sådant fenomen.
För att allt ska fungera korrekt måste data som genereras av sensorerna omvandlas till tsunamihöjder och spridas över hela kustlinjen, vilket vanligtvis innebär att lösa komplexa olinjära ekvationer, vilket kan ta cirka 30 minuter på en dator allmänning.
Mer än så tillåter det inte människor att evakuera platsen i tid.
Detta belyser bara vikten av RIKENs nya artificiella intelligensmodell. Dess personal utbildade maskininlärning med mer än 3 000 datorgenererade tsunamihändelser, som redan har testats i ytterligare 480 situationer av fenomenet och i tre som faktiskt förverkligades.
På så sätt får människor minst 30 minuters försprång att evakuera risk, jämfört med den gamla metoden för prognostisering och varning av väderkatastrofer.
Älskar av filmer och serier och allt som rör film. En aktiv nyfiken på nätverken, alltid kopplad till information om webben.