Mitsubishi Electric sviluppa una AI di previsione degli tsunami basata su radar

Mitsubishi Electric Corporation ha sviluppato una tecnologia di intelligenza artificiale (AI) che utilizza i dati sulla velocità di uno tsunami rilevati da radar per prevedere i livelli di inondazione dell’acqua nelle aree interne, collaborando con la Society for the Promotion of Construction Engineering della General Incorporated Foundation.

La AI incorpora la tecnologia di IA Maisart (*) di Mitsubishi Electric per generare previsioni estremamente accurate pochi secondi dopo l’individuazione di uno tsunami, velocizzando così la formulazione dei piani di evacuazione per prevenire o mitigare i disastri nelle aree interne locali.

Maisart prevede il livello di inondazione con elevata precisione subito dopo il rilevamento di uno tsunami. La AI apprende la relazione tra la velocità dello tsunami e i livelli di inondazione utilizzando simulazioni di diversi epicentri e gradi di terremoto, direzione degli spostamenti delle faglie e così via.
La AI prevede con precisione i livelli di inondazione con un margine di errore di circa 1 metro (**). La previsione viene eseguita non appena il radar rileva la velocità e la direzione dello tsunami.
La previsione rapida velocizza la pianificazione dell’evacuazione, aiutando a prevenire o mitigare i disastri.

Piani futuri
Fino a oggi, le valutazioni si sono concentrate su ipotetici terremoti nella Fossa di Nankai, una grande faglia che si estende all’incirca in direzione nord-est/sud-ovest a largo della costa giapponese. In prospettiva futura, verranno valutati anche ipotetici terremoti in altre aree del Giappone, per studiare l’impatto potenziale degli tsunami su vari porti, altre infrastrutture costiere e comuni. Oltre agli spostamenti delle faglie, lo studio prenderà in considerazione anche gli tsunami creati da smottamenti sottomarini, che sono particolarmente difficili da prevedere utilizzando i metodi convenzionali.

Contesto
Il Giappone è soggetto ai terremoti e la preoccupazione che gli tsunami causino potenziali danni nelle aree costiere è costante. Per formulare misure di evacuazione efficaci, è necessario prevedere in modo rapido e accurato i livelli di inondazione prima che uno tsunami raggiunga la terraferma. Tradizionalmente sono necessari diversi minuti per prevedere i livelli di inondazione con un margine di errore di circa 3 m, ma la nuova tecnologia di Mitsubishi Electric genera previsioni accurate in pochi secondi, velocizzando la formulazione di piani di evacuazione appropriati.

La previsione accurata dei livelli di inondazione richiede informazioni sulle correnti oceaniche superficiali su un’area ampia. Dopo aver confermato che tali informazioni potevano essere raccolte entro un raggio massimo di 50 km utilizzando speciali dispositivi radar, Mitsubishi Electric ha sviluppato la tecnologia necessaria. La nuova tecnologia radar è stata quindi combinata con la tecnologia AI Maisart di Mitsubishi Electric per consentire previsioni estremamente accurate del livello di inondazione dell’acqua in pochi secondi. Una simulazione iniziale, eseguita con calcoli massicci e utilizzando dati radar estesi sulle correnti oceaniche superficiali, ha consentito di calcolare il livello di ipotetici tsunami con un margine di errore di pochi centimetri. Sono state quindi eseguite previsioni basate sulla AI per calcolare la differenza nel margine di errore rispetto alla simulazione iniziale.

Sebbene la nuova tecnologia richieda inizialmente la simulazione di varie possibili condizioni di tsunami
(epicentro e grado del terremoto, direzione degli spostamenti delle faglie e così via) utilizzando i dati relativi al terreno, la AI è in grado di apprendere i risultati e prevedere i livelli di inondazione con grande velocità una volta rilevato uno tsunami.

(*) Mitsubishi Electric’s AI creates the State-of-the-ART in technology (la AI di Mitsubishi Electric crea la tecnologia d’avanguardia)

(**) Risultati delle valutazioni delle simulazioni utilizzando vari ambienti di test che simulano possibili scenari di terremoto nella Fossa di Nankai

In foto: Fasi di apprendimento e funzionamento dell’IA basata su radar per la previsione del livello di inondazione dello tsunami

Per conoscere i dettagli e/o le specifiche, consultare la versione inglese ufficiale

Contenuti correlati

• 
  AI al servizio delle infrastrutture critiche

  TXT e-Solutions (www.txtgroup.com), gruppo italiano quotato sul segmento Star di Borsa Italiana e attivo nello sviluppo di soluzioni software ad alto contenuto tecnologico, rafforza la propria strategia nell’ambito delle infrastrutture critiche con la nascita di TXT InfraWise,...
• 
  Ricarica EV avanzata e sistemi di alimentazione industriale da Delta in mostra ad Hannover Messe 2026

  Delta presenta ad Hannover Messe 2026 (pad.13, stand C02) le sue più recenti tecnologie per la produzione basata su AI, i digital twin, i sistemi di alimentazione industriale, la mobilità elettrica e l’energia sostenibile. Con il tema...
• 
  Transizione energetica e industria

  Come stanno affrontando le imprese il percorso verso una maggiore sostenibilità energetica, quali soluzioni stanno adottando o stanno sviluppando e quali competenze saranno necessarie per accompagnare questo cambiamento? Lo chiediamo ad alcune aziende del mondo dell’automazione Leggi...
• 
  Vertiv acquisisce ThermoKey ampliando la gamma di soluzioni per la dissipazione del calore

  Vertiv ha siglato un accordo per acquisire ThermoKey SpA, azienda attiva nelle tecnologie di dissipazione e scambio termico con relazioni consolidate con OEM e system integrator. L’operazione rientra nel costante impegno di Vertiv nell’investire in soluzioni di...
• 
  Hitachi lancia la suite di servizi e soluzioni Hmax Energy, basate su AI

  Hitachi Energy ha annunciato il lancio di HMAX Energy, una suite di servizi e soluzioni basati sull’intelligenza artificiale progettata per salvaguardare le infrastrutture energetiche critiche e al contempo consentire l’efficienza operativa. Distribuita attraverso partnership di fiducia con i...
• 
  Snowflake Energy Solutions accelera la transizione verso un futuro a basse emissioni

  Snowflake, l’AI Data Cloud company, ha annunciato la disponibilità di Energy Solutions, una nuova offerta che integra in un’unica piattaforma le funzionalità di governance di Snowflake, soluzioni sviluppate dai partner e dataset strategici per il settore energetico. Snowflake...
• 
  Trasformare la progettazione elettrica e fluidica grazie all’AI

  In un’epoca in cui l’industria evolve con velocità senza precedenti, l’intelligenza artificiale non è più solo una promessa per il futuro, ma una leva concreta per l’innovazione. Eplan ha colto questa opportunità, integrando soluzioni basate su AI...
• 
  Dal cantiere ai parchi urbani: come la security intelligente abilità città e imprese smart

  Per decenni il concetto tradizionale di sicurezza è rimasto ancorato all’immagine di un perimetro fisso: delle mura, una recinzione, cancelli sorvegliati. Si è trattato di un modello efficace finché le aziende operavano principalmente all’interno di strutture ben...
• 
  Energia 2026: cresce la domanda di elettrificazione

  La crescente elettrificazione dei consumi, l’espansione dei data center e l’integrazione massiva delle rinnovabili stanno trasformando il sistema energetico in un ecosistema sempre più complesso. Le infrastrutture esistenti faticano a tenere il passo: aumentano congestioni, tempi di...
• 
  Crisi energetica e intelligenza artificiale: una spinta verso l’innovazione sostenibile

  L’intelligenza artificiale (AI) è diventata la forza tecnologica trainante della nostra epoca, ma la sua rapida diffusione comporta il rischio di una potenziale crisi energetica che non riguarda solo i settori che fanno un uso intensivo di...