Institutul Internațional de Cercetare a Dezastrelor de la Universitatea Tohoku, Institutul de Cercetare a Cutremurelor de la Universitatea din Tokyo și Laboratoarele Fujitsu au anunțat dezvoltarea cu succes a unui model AI care va oferi echipelor de gestionare a dezastrelor capacitatea de a prezice inundațiile tsunami în zonele de coastă în timp aproape real, valorificând puterea de calcul a celui mai rapid supercomputer din lume, Fugaku, dezvoltat în comun de RIKEN și Fujitsu.
Ca parte a proiectului, au fost efectuate mai multe simulări de tsunami de înaltă rezoluție folosind supercomputerul Fugaku din Japonia. Un nou model de AI a fost apoi creat folosind forme de undă simulate de tsunami offshore și condiții de inundații de coastă ca date de instruire.
În cazul unui cutremur propriu-zis, introducerea datelor despre forma de undă a tsunami-urilor observate în larg în acest nou model AI permite predicții ale condițiilor de inundații în zonele de coastă înainte ca valul să atingă malul. Acest lucru va face posibilă obținerea mai precisă și rapidă a datelor referitoare la inundațiile în anumite zone, oferind informații critice asupra efectelor valurilor asupra infrastructurii șia mediului, inclusiv a clădirilor și a drumurilor din zonele urbane de coastă.
În plus, modelul AI, instruit în prealabil cu Fugaku, poate fi rulat în câteva secunde pe PC-uri obișnuite, ceea ce face mult mai ușoară construirea unor sisteme practice de predicție a inundațiilor în timp real, care anterior necesitau supercalculatoare. În cele din urmă, această tehnologie oferă echipelor de gestionare a dezastrelor posibilitatea de a lua măsuri adecvate pentru medierea dezastrelor în timp real.
Context și provocări
În martie 2011, Marele Cutremur din Estul Japoniei a declanșat un tsunami masiv care a provocat daune catastrofale în regiunea Tohoku. Acest eveniment tragic a dezvăluit că sunt multe probleme în ceea ce privește adunarea și utilizarea de informații necesare unei evacuări eficiente din zona dezastrului.
De la Marele Cutremur din Japonia de Est, rețeaua de observare a tsunami-urilor din apele de coastă japoneze a fost consolidată în mod semnificativ în acest scop, în timp ce a fost promovată dezvoltarea unor tehnologii de predicție a tsunami extrem de precise, care valorifică datele în timp real de observare a tsunami în largul coastelor.
În mod convențional, predicțiile tsunami de coastă s-au bazat în principal pe metoda de selectare a datelor cu cele mai similare condiții de cutremur și tsunami comparativ cu observațiile din bazele de date pregătite în prealabil prin simulări și metoda de ajustare treptată a previziunilor tsunami de coastă pentru a fi în concordanță cu cele offshore. În ambele cazuri, calculele de simulare pentru predicțiile inundațiilor se bazează pe supercalculatoare sau căutări în baze mari de date, ceea ce face dificilă implementarea și operarea unui sistem de predicție fezabil.
Despre tehnologia nou dezvoltată
Pentru a rezolva acest lucru, Fujitsu, Universitatea Tohoku și Universitatea din Tokyo au lucrat pentru a dezvoltarea tehnologiei AI de înaltă rezoluție, care poate prezice instantaneu inundațiile tsunami utilizând mediul de evaluare pre-partajat al Fugaku în cercetarea „Exascale AI based Tsunami Forecast to Predict the Unpredicted”, utilizată în proiectele de utilizare preliminară a Fugaku din 2020.
Utilizând puterea a supercomputerului, membrii proiectului au generat date de instruire pentru 20.000 de scenarii posibile de tsunami pe baza simulărilor de înaltă rezoluție în unități de simulare de trei metri. Prin instruirea unui model AI cu aceste 20.000 de seturi de date, a fost posibil să se construiască un model care poate prezice inundațiile zonelor terestre cu o rezoluție similară ale valurilor de tsunami observate în larg în momentul cutremurului.
Pentru modelul AI, a fost dezvoltată o nouă tehnologie de învățare profundă, cu o configurație în două etape a AI care aproximează mai întâi inundațiile de pe uscat în rezoluție brută pornind de la formele de undă de tsunami observate în larg. Apoi, AI crește rezoluția condițiilor de inundație estimate pentru a optimiza performanța de calcul. În mod normal, computerele potrivite pentru simulare și computerele potrivite pentru AI sunt diferite, dar cu această inițiativă, membrii proiectului au reușit să valorifice caracteristicile speciale ale Fugaku pentru a eficientiza în mare măsură crearea AI pentru predicția tsunamiului de înaltă precizie prin utilizarea instruirii datele generate pe Fugaku ca și pentru învățarea automată. Și anume, Fugaku a oferit membrilor proiectului o resursă puternică care oferă performanțe ridicate atât în aplicații de simulare, cât și în aplicații AI.
Când această tehnologie a fost aplicată în cazul predicției inundațiilor de tsunami din Golful Tokyo cauzată de un cutremur teoretic din Nankai Trough, s-a confirmat că predicția foarte precisă era posibilă folosind un computer obișnuit în câteva secunde pentru o varietate de scenarii de tsunami diferite, inclusiv modelul de tsunami asumat de Cabinet Office din Japonia.
Utilizând în continuare performanțele la scară largă și de mare viteză ale Fugaku, în timp ce antrenează simultan sistemul cu scenarii suplimentare de tsunami, partenerii pot ajuta la realizarea AI care poate oferi predicții pentru tsunami și de inundații într-o zonă mult mai largă.
Planuri de viitor
În viitor, cele trei părți vor contribui la măsurile de prevenire a dezastrelor de tsunami în Japonia și la nivel internațional, promovând extinderea tehnologiei AI și creșterea preciziei predicțiilor pentru a ajuta la accelerarea aplicării tehnologiei în lumea reală.
