La computadora más rápida del mundo da a luz a la IA predictiva de tsunamis
febrero 17, 2021
Los científicos han utilizado la supercomputadora más rápida del mundo para desarrollar una herramienta de inteligencia artificial que predice inundaciones por tsunamis casi en tiempo real.
El sistema fue creado por investigadores en Japón, una de las regiones con mayor actividad sísmica del mundo.
Los tsunamis han ocurrido con tanta frecuencia en la historia del archipiélago que los japoneses han acuñado una palabra para describir el fenómeno: «tsu» que significa puerto y «nami» que significa vago.
En 2011, el país fue golpeado por un devastador terremoto y tsunami que alrededor de 20.000 muertos y la peor distancia nuclear desde Chernobyl.
El trágico evento reveló muchas deficiencias en el método de pronóstico de tsunamis en Japón. El nuevo modelo de IA fue diseñado para proporcionar un enfoque más eficiente.
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Desarrolladores de sistemas, primeras simulaciones de tsunamis de alta resolución Superordenador Fugaku, que generó 20.000 resultados posibles.
Estos datos se utilizaron para entrenar a la IA para predecir las condiciones de las inundaciones antes de que un tsunami golpeara la tierra mediante el análisis de las formas de onda en alta mar en el momento de un terremoto.
En particular, el modelo también puede funcionar en PC normales, lo que facilitará su uso en sistemas de predicción.
Los investigadores probaron el sistema en un tsunami teórico en la bahía de Tokio. Dicen que produjo pronósticos muy precisos en segundos para una variedad de diferentes escenarios de tsunamis.
Planean usar el modelo para obtener datos detallados de pronóstico de inundaciones para áreas específicas con mayor precisión y rapidez. Esto podría proporcionar información vital sobre los efectos de los tsunamis en edificios y carreteras en áreas urbanas costeras.
En última instancia, esto podría brindar a los equipos de gestión de desastres una herramienta poderosa para planificar sus estrategias de mitigación y evacuación de desastres.
Publicado el 17 de febrero de 2021-16: 44 UTC
