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15 Mar 2021

Une IA prédit les inondations dues aux tsunamis

Au Japon, un nouveau modèle d’IA développé à l’aide du supercalculateur le plus rapide du monde pourrait permettre de prévoir les inondations dues aux tsunamis. 

 

En 2011, le Japon est frappé par un tremblement de terre et un tsunami qui cause environ 20 000 morts. Pour surveiller la région à haut risque sismique de Fukushima, les équipes de gestion des catastrophes ont un nouvel outil pour prévoir les risques de tsunamis. Il s’agit d’un nouveau modèle d’IA développé grâce au supercalculateur le plus rapide au monde. Il permet d’avoir des prédictions instantanées des inondations des zones côtières

 

Une prévision des inondations pratiquement en temps réel 

 

Ce nouveau supercalculateur, le plus puissant du monde, a été développé par Riken et Fujitsu. Baptisé Fugaku, il a été lancé au milieu de l’année dernière. Cette puissance de calcul a été mise à profit par une équipe de recherche de Fujitsu, de l’Université de Tohoku et de l’Institut de recherche sur les tremblements de terre de l’Université de Tokyo. Il exécute des simulations de tsunami à haute résolution

 

L’équipe de chercheurs a pu créer 2000 scénarios de tsunami possibles. Ils les ont utilisés comme données d’entraînement pour le modèle d’IA. Un algorithme d’apprentissage en profondeur a été utilisé. Il a permis de comparer les données de forme d’ondes offshore des tsunami au large au moment d’un tremblement de terre et les conditions d’inondations qui en résultent sur la terre ferme. Ce modèle d’apprentissage a permis une amélioration des résultats au fur et à mesure des résultats. 

 

L’entraînement du modèle a permis la création d’une IA capable de prédire les conditions d’inondation avant qu’un tsunami ne touche la terre. Ce modèle d’IA peut être chargé sur des PC ordinaires et alimenté en données de forme d’onde pour effectuer les prédictions en quelques secondes. Cela permettra aux équipes d’intervention de pouvoir prévoir plus facilement les inondations de bâtiments, de routes et d’autres infrastructures, quasiment en temps réel.

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