Земля

В Японії розробили нейромережу, здатну передбачати цунамі

Як регіон, який схильний до високої сейсмічної активності, Японія живе в постійному страху перед цунамі – на жаль, страхи далеко не безпідставні. Команди, яким доручено вивчати ризики виникнення подібних лих і реагувати на них, можуть незабаром отримати у своє розпорядження новий потужний інструмент у вигляді нової моделі штучного інтелекту, запущеної на найшвидшому суперкомп’ютері у світі. Вона дозволяє миттєво передбачати те, як певні форми цунамі вплинуть на затоплення прибережних районів.

Image by Roland Mey from Pixabay

Апаратне забезпечення, що лежить в основі розробки нового інструменту ШІ, має назву Fugaku. Розроблений Riken і Fujitsu, він був запущений в середині минулого року, щоб стати найпотужнішим суперкомп’ютером у світі. Ця обчислювальна потужність була використана дослідницькою групою з Fujitsu, Університету Тохоку і Інституту дослідження землетрусів Токійського університету, для моделювання цунамі з високою динамікою і різноманітними факторами. Це дозволило команді створити 20 000 можливих сценаріїв формування цунамі для використання в якості навчальних даних для моделі штучного інтелекту.

Цей алгоритм глибокого навчання застосовується для вивчення і підтвердження даних про форму хвилі цунамі з результуючими умовами повені на суші, причому чим більше у нього даних – тим вище фактична точність. В результаті машина навчилася передбачати повені цунамі майже в реальному часі з високою просторовою роздільною здатністю.

Хоча модель необхідно заздалегідь навчити на Fugaku, щоб домогтися настільки ж вражаючих результатів, її базис можна завантажити на звичайні ПК і передати дані про форму хвилі для виконання прогнозів за лічені секунди. Це було продемонстровано при моделюванні сильного землетрусу і цунамі, що обрушився на Токійську затоку.

Той факт, що ШІ на базі нейромережі можна використовувати на звичайних ПК, є ключем до планів розробників з передачі інструменту в руки груп реагування на стихійні лиха та надання їм можливості використовувати його для прогнозування впливу повеней на будівлі, дороги та іншу інфраструктуру майже в реальному часі.

Натхнення: www.popmech.ru

Back to top button