近日,日本東京大學(xué)生產(chǎn)技術(shù)研究所宣布,研發(fā)出可根據(jù)低氣壓和季風(fēng)等過(guò)去的天氣模式,利用人工智能(AI)預(yù)測(cè)核事故中排放到大氣中的放射性物質(zhì)擴(kuò)散方向的方法。通過(guò)該方法,人們可事先掌握擴(kuò)散方向,采取降低輻射風(fēng)險(xiǎn)的適當(dāng)防護(hù)措施。
研究小組利用東京電力福島第一核電站周邊的氣象數(shù)據(jù),考慮到放射性物質(zhì)向輻射源下風(fēng)頭擴(kuò)散的性質(zhì),讓AI學(xué)習(xí)了過(guò)去4年的日本氣象廳每隔3h發(fā)布的風(fēng)的強(qiáng)度和方向等天氣模式,AI可據(jù)此推測(cè)出擴(kuò)散方向,準(zhǔn)確率超過(guò)85%。由于夏季有不規(guī)律的臺(tái)風(fēng),所以AI預(yù)測(cè)精度要低于冬天;如果以日本氣象廳提供的未來(lái)33h的天氣預(yù)報(bào)作為參考,其準(zhǔn)確率超過(guò)77%。
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原文標(biāo)題:日本利用AI預(yù)測(cè)放射性物質(zhì)的擴(kuò)散方向
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