Aufgrund der hohen seismischen Aktivität in der Region stellen Tsunamis eine echte Bedrohung für die Menschen in Japan dar - eine Tatsache, die durch den Tsunami von 2011, der die Atomkatastrophe von Fukushima auslöste, erschreckend nach Hause getrieben wurde.
Jetzt mit dem schnellsten Supercomputer der Welt, Riken und Fujitsu entwickelt ein leistungsfähiges prädiktives KI-Tool ermöglicht Echtzeitvorhersagen der durch einen Tsunami verursachten Überschwemmungen.
Die für die Entwicklung des neuen Tsunami-Vorhersage-Tools verwendete Hardware ist Fugaku, der schnellste Supercomputer der Welt. wurde letztes Jahr hochgefahren und wurde von Riken und Fujitsu entwickelt.
Ein KI-Tool, das in 20.000 Tsunami-Szenarien trainiert wurde
Für das neue Tsunami-Vorhersage-Tool erstellte ein Team von Fujitsu, der Tohoku-Universität und dem Erdbebenforschungsinstitut der Universität Tokio 20.000 mögliche Tsunami-Szenarien zur Verwendung als Trainingsdaten für das KI-Modell. Neue Atlasberichte .
Ein Deep-Learning-Algorithmus untersuchte und verglich die Wellenformdaten früherer Tsunamis mit den resultierenden Überschwemmungsbedingungen auf trockenem Land. Im Laufe der Zeit lernte die KI, Tsunami-Überschwemmungen nahezu in Echtzeit mit einer hohen räumlichen Auflösung vorherzusagen.
Obwohl das Modell die immense Rechenleistung von Fugaku für das Training benötigte, kann es auf normale PCs geladen werden, wo es Vorhersagen in Sekunden basierend auf Wellenformdaten ausführen kann, die einmal trainiert wurden.
Die Genauigkeit des Algorithmus wurde in Simulationen eines großen Erdbebens und Tsunamis in der Bucht von Tokio demonstriert. Die Vorhersage in nahezu Echtzeit stimmte mit der Hochwassermodellierung des japanischen Kabinetts überein.
Da das Tool auf normale PCs geladen werden kann, hoffen die Forscher, dass es von bereitgestellt werden kann. Katastrophenschutzteams . Solche schnellen und genauen Vorhersagen von Tsunami-Überschwemmungen können es Teams sogar ermöglichen, ihre Missionen so zu planen, dass sie die am stärksten betroffenen Gebiete im Voraus erreichen.