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

Pubblicato il 30 marzo 2021

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

  • Solo 1 organizzazione su 5 riconosce il ruolo della tecnologia come leva per la sostenibilità

    Kyndryl ha pubblicato la seconda edizione del Global Sustainability Barometer, commissionato da Microsoft. Lo studio, condotto da Ecosystm, evidenzia come, nonostante l’84% delle organizzazioni riconosca l’importanza strategica del raggiungimento degli obiettivi ambientali, solo il 21% utilizzi la...

  • smart cities
    Tra ascensori intelligenti e sistemi di videosorveglianza evoluta, ecco le smart cities del futuro

    “Le città sono qualcosa di più della somma delle loro infrastrutture, esse, infatti, trascendono i mattoni e la malta, il cemento e l’acciaio, sono i vasi in cui viene riservata la conoscenza umana”: con queste parole il...

  • Aumentare l’efficienza in agricoltura

    Raccontiamo come l’intelligenza artificiale e le tecnologie dei sensori incrementano la produttività agricola L’intelligenza artificiale sta trasformando i settori industriali in tutto il mondo, e l’agricoltura non fa eccezione. È essenziale monitorare ogni aspetto del ciclo di...

  • La AI per prevedere le alluvioni con 6 ore di anticipo

    Nuovi modelli previsionali basati sull’intelligenza artificiale consentono di prevedere fino a sei ore di anticipo le alluvioni provocate da fiumi minori e torrenti, corsi d’acqua che sono ad oggi i più difficili da gestire e monitorare. La...

  • Altair Pivot UK
    Veicoli più leggeri ed efficienti con l’intelligenza artificiale, anche Altair partecipa al progetto Pivot

    Altair ha reso nota la sua partecipazione al progetto da 5,8 milioni di sterline “Performance Integrated Vehicle Optimization Technology” (Pivot), supportato da Innovate UK e dall’Advanced Propulsion Centre (APC). Il progetto mira a rivoluzionare la produzione di...

  • MY2G, controllo e analisi della cogenerazione con l’intelligenza artificiale

    Grazie alla cogenerazione ovvero la simultanea produzione di energia elettrica e termica a partire da una determinata fonte di energia (biogas, gas naturale, idrogeno) le aziende hanno ormai da tempo conosciuto l’efficienza energetica, di cui questa tecnologia...

  • 5 ragioni per investire in un futuro sostenibile

    Investire su chi sviluppa soluzioni innovative per un futuro sostenibile non solo ‘va di moda’, ma è anche remunerativo per le aziende. Vediamo su quali ambiti conviene puntare La popolarità dell’investimento climatico è cresciuta esponenzialmente nell’ultimo decennio...

  • Nuove competenza per l’Economia Circolare

    La doppia transizione, digitale e green, comporta una revisione dei ruoli e delle competenze all’interno delle aziende produttive. Il criterio base della circolarità trova il supporto di alcune tecnologie che poi sono fondamentali per sostenere il processo...

  • Ridefinire la mobilità aerea

    In un interessante e avvincente confronto tra Paolo Colombo, global director of strategy, aerospace and defense di Altair (https://altairengineering.it), e Lucas Marchesini, CEO della start-up Manta Aircraft (www.mantaaircraft.com), si apre un costruttivo discorso sul trasporto aereo, sugli...

  • SDProget introduce un nuovo comando per le comunità energetiche rinnovabili

    Le comunità energetiche rinnovabili sono al centro delle politiche energetiche europee e mondiali e sfruttano tecnologie avanzate come i pannelli solari, le turbine eoliche e i sistemi di accumulo energetico per generare elettricità pulita. L’integrazione della funzione...

Scopri le novità scelte per te x