日本富士通研究所、東北大學災害科學國際研究所及東京大學地震研究日前開發出一款AI模型，結合日本理化學研究所(RIKEN)與富士通共同開發的全球第一快超級電腦「富岳」(Fugaku)，近乎實時的計算速度使得災難管理團隊能夠即時預測沿海地區的海嘯淹水情形。
日本旗艦款超級電腦「富岳」(Fugaku) 進行了大量的高解析度海嘯模擬，使用以往從海上觀測到的海嘯波形及沿海淹水情形作為訓練數據，建構出這次的新AI模型。地震發生時，透過輸入觀測到的海上海嘯波形數據至此AI模型中，可以在海嘯來臨前預測出以3米為單位，高空間解析度的沿海地區淹水情況。進而快速準確地掌握每個區域的詳細淹水預測訊息，例如當地的海嘯上升，也包括對沿海城市地區建築物、道路等社會基礎設施的影響，得以採取更適當的疏散措施。此外，預先經富岳訓練的AI模型在數秒內即可於個人電腦上執行，使得以往需要大型超級電腦執行的實時淹水預測系統，構建過程變得更加容易。
背景與課題
2011年3月東日本大地震引發的海嘯造成了大規模災害，從獲取及利用預測訊息進行有效疏散的觀點來看，仍存在許多課題。
其中，為使當局能迅速獲得準確且詳細的預測訊息，採取適當的疏散行動以減少損失，開發海嘯預測技術為首要當務之急。因此，自東日本大地震以來持續加強日本近海的海嘯觀測網，並積極活用從海上觀測到的實時海嘯數據，在沿海地區進行高精度海嘯預報的技術開發。
以往的海嘯預報主要基於兩種方法。第一種，從模擬數據中挑選出與地震海嘯發生條件最相似的數據進行觀測與比較；第二種，將沿海海嘯預報逐步調整到與海上海嘯觀測值一致。無論是哪種方法都需依賴大型超級電腦的模擬計算或數據庫搜索，使得災害發生當下難以實際運行預報系統。
關於新開發的技術與計劃
為了解決這個問題，富士通、東北大學以及東京大學共同開發出一款高解析度的AI技術，利用研究計畫《運用百萬兆級AI海嘯預報預測不可測的》中，「富岳」的預共享評估環境，來即時預測海嘯。
透過超級電腦「富岳」的超高速計算能力，以3 米為單位的高解析度模擬，產生了20,000種可能的海嘯情境訓練數據。透過學習這20,000個數據，構建出的AI模型，可以根據地震當下從海上觀測到的海嘯波形數據，以3 米單位的高解析度預測出陸地區域的淹水情況。
另外，AI模型由兩階段組成，第一階段的AI透過從海上觀測的海嘯波形，以粗略解析度來推算陸地淹水情況，第二階段的AI則拉高初步推算的淹水情況解析度。藉由AI模型，可以開發新的AI技術以拓展深度學習技術，並優化「富岳」學習時的計算性能。
一般來說適用於模擬和AI的電腦是不同的，但可透過富岳的特殊功能，即利用富岳生成的訓練數據，大大簡化高精度海嘯預測AI模型的創建過程，如機器學習一樣，富岳無論在模擬和AI應用程序皆展現了強大的性能。
若要預測南海海溝大地震引發東京灣海嘯時的淹水情況，已證實透過這項技術，一般電腦可針對內閣府擬定的海嘯波源模型等各種海嘯情境，在數秒內產生高精度的預測。(圖二)(圖三)
活用富岳的大規模與高速運算性能，能使AI學習更多種類的海嘯情境，未來將可以打造更先進的AI，能預測任何海嘯和提供更大範圍的海嘯淹水預測。未來，將透過促進AI技術發展與評估預測的準確性，來加速該技術的應用，為國際的海嘯預防措施做出貢獻。
