Як регіон, схильний до високої сейсмічної активності, Японія живе в постійному страху перед цунамі - на жаль, страху далеко не безпідставному. Команди, яким доручено вивчати ризики виникнення подібних лих і реагувати на них, можуть незабаром отримати в своє розпорядження новий потужний інструмент у вигляді нової моделі штучного інтелекту, запущеної на найшвидшому суперкомп'ютері в світі. Вона дозволяє миттєво передбачати те, як певні форми цунамі вплинуть на затоплення прибережних районів.
Японці натренували ШІ за допомогою найпотужнішого комп'ютера, щоб система навчилася передбачати формування цунамі і можливі наслідки практично в режимі реального часу
Апаратне забезпечення, що лежить в основі розробки нового інструменту ШІ, носить 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 та Інституту дослідження землетрусів Токійського університету, для моделювання цунамі з високою динамікою і різними 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 вища фактична точність. У результаті машина навчилася передбачати повені цунамі майже в реальному часі з високою просторовою роздільною здатністю.
Хоча модель необхідно заздалегідь навчити на Fugaku, щоб домогтися таких же вражаючих результатів, її базис можна завантажити на звичайні ПК і передати дані про форму хвилі для виконання прогнозів в 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 і надання їм можливості використовувати його для прогнозування впливу повеней на будівлі, дороги та іншу інфраструктуру майже в реальному часі.
