AI định hình lại tương lai của dự báo động đất

Khi một loạt trận động đất làm rung chuyển đảo Santorini của Hy Lạp vào năm nay, khiến người dân và khách du lịch phải hoảng loạn, nhà địa chấn học Margarita Segou đã chuyển sang QuakeFlow—một thuật toán hỗ trợ AI—để phân tích cuộc khủng hoảng đang diễn ra.

Được phát triển bởi Đại học Stanford, QuakeFlow tận dụnghọc máy và điện toán đám mây để phát hiện và xử lý hoạt động địa chấn với độ chính xác và tốc độ cao hơn so với các phương pháp truyền thống, Segou, người làm việc cho Cục Khảo sát Địa chất Anh, cho biết.

Bằng cách khai thác AI, Segou đã xác định được 1.500 trận động đất nhỏ bắt đầu từ tháng 12 năm 2024 - những cảnh báo tinh vi thường bị các kỹ thuật thông thường bỏ qua - trước khi hoạt động địa chấn tăng vọt thành một cuộc khủng hoảng toàn diện vào ngày 26 tháng 1 và lên đến đỉnh điểm vào ngày 2 tháng 2.

Segou giải thích:

"Khi xem xét các sự kiện lớn (ở Santorini), các nhà nghiên cứu đã thấy một mô hình lặp lại – hoạt động địa chấn diễn ra theo từng đợt, bắt đầu bằng trận động đất mạnh 4 độ richter, tiếp theo là trận động đất mạnh 5 độ richter, rồi lại mạnh 4 độ richter cho đến khi hệ thống suy yếu."

Bà nói thêm:

"Chúng tôi đang lấp đầy những khoảng trống, tìm ra mối liên hệ giữa các thiên hà cấp bốn."

Cáctrận động đất tàn phá ở Đông Nam Á, có tâm chấn ở Myanmar, đóng vai trò như lời nhắc nhở nghiêm khắc về những thách thức trong việc dự đoán thời gian, địa điểm và cường độ của các sự kiện địa chấn.

Trong khi AI đã thay đổi cách dự báo bão và lũ lụt, các nhà địa chấn học hiện đang sử dụng nó để phát hiện ra những trận động đất trước đây chưa được phát hiện.

Kho dữ liệu ngày càng tăng này không chỉ nâng cao khả năng đánh giá mối nguy hiểm mà còn có khả năng cứu sống con người.

Christopher Johnson, một nhà khoa học tại Phòng thí nghiệm quốc gia Los Alamos, chia sẻ với Quỹ Thomson Reuters:

"AI đã cách mạng hóa khả năng phát hiện ngày càng nhiều trận động đất nhỏ thường nằm dưới mức tín hiệu so với mức nhiễu (nền). Mặc dù chúng tôi có cảm biến ở một số khu vực nhất định... nhưng bạn luôn có thể chắc chắn rằng có những sự kiện đã bị bỏ sót."

Dự báo một trận động đất cụ thể là một thách thức

Động đất xảy ra khi áp lực tích tụ và đột nhiên giải phóng bên trong lớp vỏ Trái đất, nhưng cường độ của áp lực này không phải lúc nào cũng quyết định đến cường độ của trận động đất.

Mặc dù đã nghiên cứu trong nhiều thập kỷ, các nhà khoa học vẫn chưa xác định được tiền thân chắc chắn - một sự kiện báo hiệu một điều sắp xảy rađộng đất.

Thay vào đó, cả các nhà địa chấn học và cộng đồng đều dựa vào các mô hình lịch sử để đánh giá rủi ro động đất ở các khu vực cụ thể.

Johnson nói:

"Chúng tôi có ước tính nguy cơ trong khoảng 30 năm. Vì vậy, nếu bạn sống gần một đứt gãy, bạn biết rằng có khả năng xảy ra động đất trong cuộc đời bạn. Nếu bạn có động đất ở bất kỳ đâu, thì khả năng xảy ra một trận động đất khác trong vùng lân cận đó trong một khoảng thời gian ngắn có thể vỡ thành thứ gì đó lớn hơn sẽ tăng lên."

Tại New Mexico, nhóm của Johnson đang tận dụng Wav2Vec-2.0 của Meta, một mô hình AI ban đầu được thiết kế để nhận dạng giọng nói, để phát hiện động đất với độ chính xác chưa từng có.

Bằng cách phân tích các dạng sóng địa chấn—các mô hình rung động theo thời gian—AI vượt trội hơn các phương pháp truyền thống trong việc theo dõi chuyển động lỗi theo thời gian thực.

Ông lưu ý:

"Bạn muốn biết khi nào, ở đâu và lớn đến mức nào. Cố gắng giải quyết tất cả những điều đó cùng một lúc không phải là mục tiêu của chúng ta."

Tuy nhiên, việc xác định chính xác thời gian và địa điểm xảy ra động đất vẫn là thách thức lớn nhất trong ngành địa chấn học.

Việc theo đuổi này đang trở nên cấp bách hơn khi biến đổi khí hậu có thể ảnh hưởng đến hoạt động địa chấn toàn cầu.

Nghiên cứu từ Trung tâm nghiên cứu khoa học địa chất Đức GFZ cho thấy mực nước biển dâng cao gây thêm áp lực lên các đứt gãy kiến ​​tạo, có khả năng đẩy nhanh chu kỳ địa chấn và làm tăng tần suất động đất trên toàn thế giới.

Cần có nhiều nguồn lực cần thiết và đầy đủ cho dự báo động đất

AI đang cách mạng hóa việc phát hiện động đất, nhưng hiệu quả của nó vẫn phụ thuộc vào dữ liệu địa chấn chất lượng cao - điều mà không phải quốc gia nào cũng có thể cung cấp.

Johnson cho biết các quốc gia giàu có hơn như Hoa Kỳ và Trung Quốc có cơ sở hạ tầng để hỗ trợ mạng lưới máy đo địa chấn dày đặc, trong khi các khu vực dễ xảy ra động đất như Philippines và Nepal thường thiếu các nguồn lực cần thiết.

Để thu hẹp khoảng cách này, các nhà nghiên cứu đang chuyển sang các giải pháp thay thế, bao gồm máy đo gia tốc trong điện thoại thông minh và máy tính bảng.

Ví dụ, Google đã tích hợp cảnh báo động đất vào hệ điều hành Android, ra mắt tại California vào năm 2020 và mở rộng sang Ấn Độ vào năm 2023.

Hiện là tính năng toàn cầu, hệ thống này phân tích dữ liệu từ hàng triệu điện thoại thông minh, phát hiện rung chấn theo thời gian thực và gửi cảnh báo trong vòng vài giây, giúp người dùng có được thời điểm quan trọng để chuẩn bị trước khi va chạm.

Ngoài khả năng phát hiện,Công nghệ do AI điều khiển đang tăng cường ứng phó với thảm họa.

Tại Ấn Độ, các nhà nghiên cứu đã phát triển Hệ thống cảnh báo sớm động đất của bang Uttarakhand, một nền tảng ứng dụng có chức năng đưa ra cảnh báo và cung cấp dữ liệu vị trí để giúp phối hợp các nỗ lực cứu hộ.

Segou phát biểu:

"Một giây trong trận động đất là cả một thế kỷ."

Cảnh báo sớm có thể giảm thiểu thiệt hại và cứu sống người bằng cách cho phép tàu cao tốc chạy chậm lại hoặc tạm dừng các thủ thuật y tế quan trọng trước khi động đất xảy ra.

Nhìn về phía trước, máy học có thể đóng vai trò lớn hơn nữa trong việc quản lý rủi ro động đất.

Bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu,Trí tuệ nhân tạo có thể sớm giúp các chính phủ cải thiện việc đánh giá mối nguy hiểm và thực hiện các biện pháp an toàn hiệu quả hơn.

Bà chỉ ra:

"Chúng ta không nên lúc nào cũng trong tình trạng hoảng loạn."

Trong khi động đất vẫn khó lường, AI đưa ra giải pháp khả thi để giảm thiểu sự tàn phá của chúng.

Segou kết luận:

"Chúng ta đang sống trong một cuộc cách mạng trong việc hiểu biết về Trái Đất."