人工智能真正擅長(zhǎng)的事情是為包含大量復(fù)雜變量的項(xiàng)目尋找一組相對(duì)優(yōu)化的解，而下面就有一個(gè)的典型問(wèn)題：當(dāng)核電站發(fā)生事故后，輻射污染會(huì)遵循什么樣的傳播模式？
這是日本新開(kāi)發(fā)AI系統(tǒng)的重中之重。它比以往任何時(shí)候都能更準(zhǔn)確地向我們展示最安全(和最危險(xiǎn)的)的疏散路徑。劇透：保持逆風(fēng)而行。
雖然核電廠不出現(xiàn)故障顯然會(huì)更好，但掌握了輻射擴(kuò)散的方式有備無(wú)患，居安思危，對(duì)于組織應(yīng)急措施和保障人員安全至關(guān)重要。
由東京大學(xué)工業(yè)科學(xué)研究所的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的新AI能夠?qū)⑹鹿首兞亢椭饕鞖饽Ｊ娇紤]在內(nèi)，以便在最多33小時(shí)之前確定輻射威脅最嚴(yán)重的地方。
“我們的AI首先使用多年的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行培訓(xùn)，以預(yù)測(cè)從特定點(diǎn)泄漏的放射性物質(zhì)將如何擴(kuò)散?！痹搱F(tuán)隊(duì)的一名負(fù)責(zé)人Takao Yoshikane說(shuō)，“在隨后的測(cè)試中，它可以預(yù)測(cè)擴(kuò)散的方向，準(zhǔn)確度至少達(dá)到85％，冬季天氣模式下可以提升到95％?！?/p>
您可以在原文網(wǎng)頁(yè)youtube視頻中看到該模型。
對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)——使用過(guò)去的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)最可能的未來(lái)——保持高水平的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。已知現(xiàn)有的后果預(yù)測(cè)系統(tǒng)都受限于它們接收到的數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。
再加上風(fēng)具有不可預(yù)測(cè)性，科學(xué)家們一直在努力確定影響的范圍和方向。
讓大量人員從某個(gè)地區(qū)疏散出去是一項(xiàng)極其艱巨的任務(wù)——除非必要，否則當(dāng)局絕對(duì)不會(huì)同意。
“一直預(yù)測(cè)到災(zāi)難發(fā)生30多個(gè)小時(shí)后，準(zhǔn)確性都沒(méi)有降低，這一點(diǎn)非常重要?！盰oshikane說(shuō)。
新的預(yù)測(cè)模型可以指出哪些區(qū)域受影響最嚴(yán)重——亟需疏散，哪些區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)性較低——在這些地方，居民可能會(huì)收到如何安全飲食的指導(dǎo)建議。
科學(xué)家們報(bào)告說(shuō)，由于核災(zāi)害產(chǎn)生了高熱，放射性物質(zhì)可以向上升到2000米高空處——到達(dá)對(duì)流層上部，通過(guò)高空空氣流動(dòng)向世界各地蔓延。
在最低層，海風(fēng)和從山谷吹來(lái)的風(fēng)會(huì)使污染物在當(dāng)?shù)財(cái)U(kuò)散。
所以，一個(gè)有效的模型需要將所有這些變量考慮其中。
如果泄漏發(fā)生在7月份，人工智能系統(tǒng)的預(yù)測(cè)最不準(zhǔn)確，降至約78％。研究人員將這一點(diǎn)歸結(jié)為當(dāng)月臺(tái)風(fēng)的不規(guī)則性和不可預(yù)測(cè)性。
但是，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，模型可以隨著時(shí)間的增長(zhǎng)而自我改進(jìn)，因?yàn)樗梢酝滔赂嗟默F(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)。
如果真的不幸地重演了福島事故，這項(xiàng)技術(shù)將幫助我們挽救更多的生命。
研究刊登在Scientific Reports。
本文譯自sciencealert，由譯者 majer 基于創(chuàng)作共用協(xié)議(BY-NC)發(fā)布。
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