Um tsunami é um fenômeno que pode causar grande destruição e perda de vidas humanas quando atinge a costa.
Normalmente, leva vários minutos ou até mesmo mais de meia hora para um tsunami chegar à costa após o início de sua formação no mar, o que pode ser tempo suficiente para a evacuação de pessoas se o evento for detectado a tempo.
No entanto, há um problema na detecção e previsão de tsunamis: pode levar mais de 30 minutos para que as informações dos sensores sobre a situação no mar sejam processadas pelos computadores e a conclusão de que um tsunami está se formando seja alcançada.
Isso pode ser um problema em casos em que o tempo de evacuação é curto. Há cerca de dez anos, mais de 18.000 pessoas morreram no Japão devido a um sistema de previsão ineficiente.
No entanto, o Laboratório de Ciência de Previsão RIKEN anunciou que usou aprendizado de máquina para prever com precisão os impactos de um tsunami em menos de um segundo, com a ajuda de uma rede de sensores de tamanho considerável que monitoram o movimento do fundo do oceano.
Eles têm 150 estações offshore dedicadas ao envio de dados e previsão de tsunamis, mas isso exige o processamento de grandes quantidades de dados para estimar as alturas e extensões dos tsunamis ao longo da costa, o que requer muito poder de computação.
O modelo RIKEN AI foi treinado com 3.000 eventos de tsunami gerados por computador e testado com 480 cenários de tsunami adicionais e três tsunamis reais, gastando apenas 1% do esforço computacional das abordagens convencionais.
Como o modelo foi treinado em milhares de eventos de tsunami, ele é capaz de identificar rapidamente quando os dados dos sensores indicam a formação de um tsunami e acionar o alerta de evacuação na cidade, reduzindo assim o risco de perda de vidas humanas.
Atualmente, este método é preciso apenas para tsunamis com alturas acima de 1,5 metro, mas eles estão trabalhando para torná-lo compatível com tsunamis de menor tamanho também.
