Omveltar katastrofeprognose og -respons gjennom digitale tvillingar og AI

Den nyskapande teknologien som kombinerar virtuelle rom kalla «digitale tvillingar» med kunstig intelligens (AI), fører forskning framover i å forutsi omfanget av flom forårsaket av tsunamier og tungt regn, til slutt hjelper i redningsarbeid og evakuering. Det primære målet er å oppnå sanntidsforutsigelser ved raskt å samle inn informasjon etter katastrofen, for eksempel jordskjelvmagnitud og episenter, og anvende dette for å beregne potensielle skader basert på meteorologiske forhold og befolkningstetthet. Disse verdifulle dataene leveres deretter til regjeringsorganer og bedrifter for å lette informerte beslutninger skreddersydd til spesifikke påvirkningsscenarioer.

Et pionerprosjekt ved navn «Tsunami Disaster Digital Twin», ledet av professor Shunichi Koshimura ved Tohoku University, er i front innen dette feltet. Ved å gjenskape kystterrasser, byinfrastruktur og bygninger i virtuelle rom på superdatamaskiner, kan systemet automatisk skaffe data om jordskjelv, magnitud og sjønivåer ved oppdagelse av seismisk aktivitet. Innen 20 minutter etter en hendelse, genererer superdatamaskinene forutsigelser om flomsoner og bygningsskader forårsaket av tsunamier. Kunstig intelligens brukes til å anslå antall personer innenfor flomutsatte områder basert på smarttelefonlokasjonsdata.

På sikt har forskningsteamet som mål å akselerere forutsigelsestider til under fem minutter innen 2028 gjennom integrering av AI og kvanteteknologier for også å anslå infrastrukturskader som veier. Denne omfattende tilnærmingen vil hjelpe til med å optimalisere evakueringsruter, redningsoppdrag og logistikkmessig støtte. Som en del av disse tiltakene har prosjektet «RTi-cast», ledet av professor Koshimura, sikret en pioner-tsunamiprognoselisens fra Japan Meteorological Agency og har begynt å levere prognoser for endringer i vannivå, flomområder og dybder til 19 kommuner i Kochi Prefecture.

Videre, i et separat forsøk, har et ingeniørkonsulentfirma utviklet et system som bruker digitale tvillinger til å forutsi flomsituasjoner i underjordiske områder forårsaket av plutselig tungt regn. Ved å konvertere digitale bilder fanget i virkelige rom ved hjelp av AI-teknologi og bruke kommersiell programvare for å lage 3D-simuleringer av vann som trenger seg inn i underjordiske områder, visualiserer systemet effektiviteten til flomsikringstiltak som flombarrierer. Denne nyskapende teknologien muliggjør nøyaktige vurderinger av potensielle skader og smit…