Суперкомпьютер на пару с ИИ научились предсказывать цунами и их последствия с невероятной точностью
Как регион, подверженный высокой сейсмической активности, Япония живет в постоянном страхе перед цунами — увы, страхе далеко не беспочвенном. Команды, которым поручено изучать риски возникновения подобных бедствий и реагировать на них, могут вскоре получить в свое распоряжение новый мощный инструмент в виде новой модели искусственного интеллекта, запущенной на самом быстром суперкомпьютере в мире. Она позволяет мгновенно предсказывать то, как определенные формы цунами повлияют на затопление прибрежных районов.
Японцы натренировали ИИ с помощью самого мощного компьютера, чтобы система научилась предсказывать формирование цунами и возможные последствия практически в режиме реального времени
Аппаратное обеспечение, лежащее в основе разработки нового инструмента ИИ, носит название Fugaku. Разработанный Riken и Fujitsu, он был запущен в середине прошлого года, чтобы стать самым мощным суперкомпьютером в мире. Эта вычислительная мощность была использована исследовательской группой из Fujitsu, Университета Тохоку и Института исследования землетрясений Токийского университета, для моделирования цунами с высокой динамикой и самыми разными факторами. Это позволило команде создать 20 000 возможных сценариев формирования цунами для использования в качестве обучающих данных для модели искусственного интеллекта.
Этот алгоритм глубокого обучения применяется для изучения и подтверждения данных о форме волны цунами с результирующими условиями наводнения на суше, причем чем больше у него данных — тем выше фактическая точность. В итоге машина научилась предсказывать наводнения цунами почти в реальном времени с высоким пространственным разрешением.
Хотя модель необходимо заранее обучить на Fugaku, чтобы добиться столь же впечатляющих результатов, ее базис можно загрузить на обычные ПК и передать данные о форме волны для выполнения прогнозов в считанные секунды. Это было продемонстрировано при моделировании сильного землетрясения и цунами, обрушившегося на Токийский залив.
Тот факт, что ИИ на базе нейросети можно использовать на обычных ПК, является ключом к планам разработчиков по передаче инструмента в руки групп реагирования на стихийные бедствия и предоставления им возможности использовать его для прогнозирования воздействия наводнений на здания, дороги и другую инфраструктуру почти в реальном времени.
Японцы натренировали ИИ с помощью самого мощного компьютера, чтобы система научилась предсказывать формирование цунами и возможные последствия практически в режиме реального времени
Аппаратное обеспечение, лежащее в основе разработки нового инструмента ИИ, носит название Fugaku. Разработанный Riken и Fujitsu, он был запущен в середине прошлого года, чтобы стать самым мощным суперкомпьютером в мире. Эта вычислительная мощность была использована исследовательской группой из Fujitsu, Университета Тохоку и Института исследования землетрясений Токийского университета, для моделирования цунами с высокой динамикой и самыми разными факторами. Это позволило команде создать 20 000 возможных сценариев формирования цунами для использования в качестве обучающих данных для модели искусственного интеллекта.
Этот алгоритм глубокого обучения применяется для изучения и подтверждения данных о форме волны цунами с результирующими условиями наводнения на суше, причем чем больше у него данных — тем выше фактическая точность. В итоге машина научилась предсказывать наводнения цунами почти в реальном времени с высоким пространственным разрешением.
Хотя модель необходимо заранее обучить на Fugaku, чтобы добиться столь же впечатляющих результатов, ее базис можно загрузить на обычные ПК и передать данные о форме волны для выполнения прогнозов в считанные секунды. Это было продемонстрировано при моделировании сильного землетрясения и цунами, обрушившегося на Токийский залив.
Тот факт, что ИИ на базе нейросети можно использовать на обычных ПК, является ключом к планам разработчиков по передаче инструмента в руки групп реагирования на стихийные бедствия и предоставления им возможности использовать его для прогнозирования воздействия наводнений на здания, дороги и другую инфраструктуру почти в реальном времени.
Ещё новости по теме:
18:20