Lorsqu'un accident de centrale nucléaire se produit et que des matières radioactives sont libérées, il est vital d'évacuer les personnes à proximité le plus rapidement possible. Cependant, il est difficile de prévoir où la radioactivité émise va se déposer, ce qui rend impossible d'empêcher l'exposition d'un grand nombre de personnes.

Un moyen de surmonter cette difficulté a été présenté dans une nouvelle étude publiée dans la revue Rapports scientifiques par une équipe de recherche de l'Institut des sciences industrielles de l'Université de Tokyo. L'équipe a créé un programme informatique qui peut prédire avec précision où les matières radioactives émises finiront par atterrir plus de 30 heures à l'avance, en utilisant les prévisions météorologiques sur les régimes de vent attendus. Cet outil permet de mettre en œuvre des plans d'évacuation et d'autres mesures de protection de la santé en cas d'accident nucléaire comme la catastrophe de la centrale nucléaire de Fukushima Daiichi en 2011.

Cette dernière étude a été motivée par les limites des outils de modélisation atmosphérique existants au lendemain de l'accident de Fukushima, outils jugés si peu fiables qu'ils n'ont pas été utilisés pour la planification immédiatement après la catastrophe. Dans ce contexte, l'équipe a créé un système basé sur une forme d'intelligence artificielle appelée machine learning, qui peut utiliser des données sur les conditions météorologiques précédentes pour prédire la route que les émissions radioactives sont susceptibles d'emprunter.