据日本共同社7月8日报道，日本东京大学生产技术研究所6日发布消息称，已研发出根据低气压和季风等过去的天气模式，利用人工智能(AI)预测核事故中排放到大气的放射性物质扩散方向的方法。

2011年3月东京电力福岛第一核电站事故时，预测扩散方向的“紧急时辐射影响迅速预测网络系统”(SPEEDI)未能用于居民疏散。据悉若能预测扩散方向，将有助于制定居民疏散路线以及判断防止甲状腺遭受辐射的碘剂的服用等。

研究小组使用了第一核电站周边的气象数据。考虑到放射性物质向辐射源下风头扩散的性质，研究人员让AI学习了过去4年的气象厅每隔3小时发布的风的强度和方向等天气模式。

AI以逾85%的准确率推测出扩散方向。有台风不规律经过的夏季的预测精度低于冬天。利用气象厅提供的未来33小时天气预报时，精度为77%以上。

该研究所的特任讲师吉兼隆生(气候学)表示，“通过事先掌握扩散方向，能够采取降低辐射风险的适当防护措施”。