동일본 대지진 이후, 적절한 피난 행동에 의한 피해 경감을 향해, 일본 ​​근해에서의 쓰나미 관측망이 증강되어, 앞바다에서의 실시간 쓰나미 관측 데이터를 활용한 해안역에 있어서의 고정밀도의 쓰나미 예측의 기술 개발이 진행되어 있다.종래의 쓰나미 예측에서는, 발재시에 대규모의 슈퍼컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 계산이나 데이터베이스 검색이 필요하기 때문에, 예측 시스템의 구축이나 운용이 곤란했다.

　이번 연구그룹은 슈퍼컴퓨터 「토미다케」에 의해 다수의 고해상도 쓰나미 시뮬레이션을 실시.얻어진 해안에서의 해일 파형과 해안 지역의 침수 상황을 교사 데이터로 딥 러닝 기술을 확장한 새로운 AI 모델을 구축했다.구축한 AI 모델에 지진 발생시 해안에서 관측되는 쓰나미 파형을 입력함으로써 쓰나미 도달 전에 해안 지역의 침수 상황을 3m 단위의 높은 공간 해상도로 예측하는 것이 가능해진다.

　이를 통해 임해도시 지역의 건물과 구조물, 도로 등 사회 인프라의 영향을 받아들인 국소적인 쓰나미의 증가 등 구획별 상세한 침수 예측 정보를 파악할 수 있어 보다 적절한 피난 행동을 지원할 수 있다.또, 「후다케」를 이용해 사전에 학습한 AI 모델은, 일반적인 PC상에서도 몇 초로 실행할 수 있기 때문에, 지금까지 슈퍼 컴퓨터가 필요했던 실시간 침수 예측 시스템의 구축이 대폭 용이해진다.

　앞으로 개발한 기술의 실용화를 위해 AI 기술의 확장과 예측 정밀도의 평가를 진행시켜 국내외에서의 쓰나미 방재 대책에 공헌하고 있다.

참조 :【주식회사 후지쯔 연구소】슈퍼컴퓨터 「후다케」와 AI 활용에 의해 고해상도로 실시간 쓰나미 침수 예측을 실현