Une intelligence artificielle créée par des japonais permet de prévoir où se propageront les rayons d’une centrale nucléaire en cas d’accident.
Une IA qui détermine la pire menace 35 heures à l’avance
Tout le monde a encore en tête le douloureux souvenir de l’explosion de la centrale nucléaire de Tchernobyl, et notamment des énormes dégâts qu’elle a causés sur les populations aux alentours (pratiquement 1 million de morts). Pour éviter qu’un tel drame se reproduise, des chercheurs japonais ont créé une intelligence artificielle qui permet d’anticiper les répercussions d’un accident de centrale nucléaire. Cette nouvelle IA, développée par une équipe de l’Institut des Sciences Industrielles de l’Université de Tokyo, est capable de prendre en compte les variables d’accident et les conditions météorologiques dominantes pour déterminer où la menace de radiation pourrait être la pire, jusqu’à 33 heures à l’avance.
« Notre nouvel outil a d’abord été formé en utilisant des années de données météorologiques pour prédire où la radioactivité serait distribuée si elle était libérée d’un point particulier », explique l’un des membres de l’équipe, Takao Yoshikane. « Dans les tests suivants, il pourrait prédire la direction de la dispersion avec au moins 85 pour cent de précision, avec cette augmentation à 95 pour cent en hiver quand il y a des conditions météorologiques plus prévisibles. »
Une Intelligence Artificielle qui s’améliorera avec le temps
Forts de ces nouvelles connaissances, les procédures d’évacuation pourraient être mises en place plus rapidement et plus efficacement. Sortir des masses de gens d’une région est une entreprise de taille et quelque chose que les autorités ne voudront faire que si c’est absolument nécessaire. « Le fait que la précision de cette approche ne diminue pas lorsqu’on prévoit plus de 30 heures dans l’avenir est extrêmement important dans les scénarios de catastrophe », explique Yoshikane.
Avec les températures élevées associées à une catastrophe nucléaire, les matières radioactives peuvent voyager jusqu’à 2 000 mètres (6 562 pieds) dans l’air selon les scientifiques, atteignant des vents dans la haute troposphère qui peuvent répandre des retombées partout dans le monde. Au niveau le plus bas, les brises de mer et les vents de montagne peuvent répandre des retombées locales. Toutes ces variables doivent être prises en compte pour obtenir un modèle qui fonctionne. Le système d’IA s’est avéré le moins précis pour prédire la propagation des retombées lorsqu’il est appliqué aux données recueillies en juillet (jusqu’à environ 78 %). Les chercheurs expliquent cela par l’irrégularité et l’imprévisibilité des typhons au cours de ce mois. Avec une approche d’apprentissage automatique, cependant, le modèle devrait s’améliorer avec le temps, car il aura accès à plus de données d’entraînement.
