El Instituto Internacional de Investigación de la Ciencia de los Desastres (IRIDeS) de la Universidad de Tohoku, el Instituto de Investigación de Terremotos de la Universidad de Tokio, Fujitsu y la ciudad de Kawasaki(1) han anunciado hoy sus planes para llevar a cabo una prueba de campo de la IA construida en el superordenador más rápido del mundo, el Fugaku(2) de Japón, y proporcionar una previsión de inundaciones por tsunami de alta resolución y en tiempo real para apoyar las evacuaciones seguras y eficientes por tsunami durante los simulacros de prevención de desastres en Kawasaki, Japón, el sábado 12 de marzo de 2022.
Durante esta prueba de campo, se notificará a los participantes de la comunidad circundante la hora de llegada y la altura de la inundación de un tsunami previsto a través de una aplicación especial para teléfonos inteligentes desarrollada por Fujitsu. El ejercicio tiene como objetivo identificar las formas más efectivas de utilizar la tecnología para apoyar a las comunidades locales en el intercambio de información entre los residentes y evitar casos de personas que se queden atrás durante las evacuaciones.
Este proyecto representa el último hito de una iniciativa en curso entre las partes. Como parte de un acuerdo marco firmado entre la ciudad de Kawasaki y Fujitsu en 2014 para promover la creación de comunidades sostenibles(3), las cuatro partes han estado participando en actividades de I+D como parte del "Proyecto conjunto para la reducción del riesgo de catástrofes por tsunami mediante el uso de las TIC en la zona costera de Kawasaki" desde 2017. Verificando la eficacia del intercambio de información entre los participantes en el ensayo de campo a través de la app, las partes pretenden seguir promoviendo el uso práctico de metodologías de mitigación del riesgo de catástrofes que aprovechen las capacidades de la IA, la computación de alto rendimiento (HPC) y las tecnologías de las comunicaciones para la previsión de inundaciones por tsunamis, contribuyendo en última instancia a la realización de una sociedad más segura.
Antecedentes
En los últimos años se han desarrollado diferentes tecnologías para la previsión de inundaciones por tsunamis en tiempo real que aprovechan las capacidades de los superordenadores de alta velocidad y la IA. Sin embargo, siguen existiendo obstáculos para el despliegue práctico de dichas tecnologías, entre ellos la forma de compartir la información pertinente de manera inclusiva y eficaz con el público, teniendo en cuenta las diferencias individuales de los usuarios y los distintos niveles de conocimientos digitales.
Las cuatro partes se proponen abordar algunos de estos retos mediante la realización de una prueba de campo para probar la tecnología con residentes reales de la comunidad en circunstancias que reproduzcan la incertidumbre de una catástrofe real, incluida la posibilidad de que la propia información de previsión de la IA no sea 100% segura.
Resumen de la prueba de campo
Fecha: 12 de marzo de 2022 (sábado), de 8:15 a 11:15 JST (se celebra al mismo tiempo que los simulacros de prevención de catástrofes en el distrito de Kawasaki).
Lugar: Escuela Municipal de Kawasaki Kawanakajima y alrededores (Distrito de Kawasaki, Ciudad de Kawasaki)
Participantes: residentes locales y miembros del proyecto
Resumen: Prueba de campo para verificar la eficacia de la evacuación utilizando los datos de previsión de inundaciones por tsunami de la IA(4); estos datos se entregarán a una aplicación específica desarrollada por Fujitsu, que los residentes y los organizadores consultarán en tiempo real durante una evacuación simulada. La prueba de campo se llevará a cabo bajo la supervisión y orientación del profesor Fumihiko Imamura, director del Instituto Internacional de Investigación de Ciencias de los Desastres de la Universidad de Tohoku, y del profesor Takashi Furumura, del Instituto de Investigación de Terremotos de la Universidad de Tokio.
Varios participantes informados con antelación a la prueba sobre el terreno (incluida la posibilidad de que la información de previsión de la IA no sea 100% segura) actuarán como líderes de información sobre la catástrofe y recibirán información detallada, incluida la hora de llegada prevista y la altura de la inundación del tsunami. Los demás participantes recibirán un mensaje de texto en la aplicación indicando que la IA ha pronosticado una inundación en su localidad.
En el momento de la evacuación, los responsables de la información sobre la catástrofe pueden comprobar la ubicación actual de los participantes en la misma comunidad y alertar a los que van retrasados en la evacuación mediante la función de mensajería de la app.
La prueba de campo irá seguida de un curso de prevención de catástrofes en línea, en el que se revisarán las acciones de evacuación de los participantes.
Acerca de la aplicación
La aplicación tiene dos modos de visualización. El primero es un modo detallado, en el que los datos de previsión de inundaciones por tsunami generados por la IA se muestran en un mapa en diferentes colores correspondientes a la hora de llegada y la altura de la inundación del tsunami entrante. El segundo modo es una visualización simple que sólo muestra un mensaje de texto que advierte a los usuarios de una zona determinada sobre la inundación por tsunami prevista. La aplicación también incluye una función de mensajería que permite a los usuarios comprobar la ubicación de otros miembros de la comunidad en un mapa y ayudarse mutuamente a comunicarse y reunirse de forma segura durante la evacuación. Además, los usuarios pueden publicar y compartir información sobre los puntos de las rutas de evacuación que se supone que están dañados y son difíciles de pasar (una función que ha sido validada en pruebas de campo anteriores(5)) y también compartir información en tiempo real sobre el número de personas que han evacuado con éxito y se han reunido en los centros de evacuación.
Planes futuros
Basándose en los comentarios de los participantes en la prueba de campo, las cuatro partes seguirán investigando métodos para transmitir y utilizar la previsión de catástrofes de la IA con el fin de realizar una evacuación comunitaria más segura y eficiente y promover el uso y la aplicación práctica de la IA para apoyar las medidas de mitigación de catástrofes y contribuir a la realización de comunidades locales más seguras.
