Các nhà khoa học hiện đang chạy thử nghiệm một hệ thống mạng lưới thần kinh nhân tạo để nghiên cứu các mối liên hệ không gian giữa hơn 130000 trận động đất lớn và các cơn dư chấn của chúng.
Bốn ngày sau trận động đất 7.0 độ richter làm rung chuyển đảo Lombok của Indonesia,
vào ngày 5 tháng 8, một cơn dư chấn 5,9 độ richter đã gây thiệt hại thêm cho hòn đảo bị tàn phá này.
Trong quá trình thử nghiệm, trí thông minh nhân tạo đã dự đoán chính xác hơn vị trí của các cơn dư chấn so với các phương pháp truyền thống mà nhiều nhà địa chấn học sử dụng.
Mặc dù chúng ta không có khả năng dự đoán chính xác được thời gian và địa điểm xảy ra động đất nhưng các nhà địa chấn học có thể dự đoán được các cơn dư chấn. Năm 1992, một chuỗi các trận động đất xảy ra ở Mỹ đã thúc đẩy các nhà khoa học tìm ra cách để xác định chính xác địa điểm có thể xảy ra dư chấn và họ đã tìm ra phương pháp dựa vào việc phân tích sự thay đổi ứng suất của các vết đứt gãy sau động đất chính (trận động đất mạnh nhất).
Sau năm 1992, các nhà khoa học bắt đầu tìm hiểu các mô hình dư chấn một cách chi tiết hơn. Các nhà nghiên cứu đã bắt đầu cố gắng để phân tích chi tiết các mô hình thay đổi ứng suất phức tạp bằng cách sử dụng các tiêu chí khác nhau. Tiêu chí được sử dụng nhiều nhất là tiêu chí về sự thay đổi ứng xuất của Coulomb, tiêu chí phụ thuộc vào hướng của vết đứt gãy.
Về phát minh mới này, nhà địa chấn học Phoebe DeVries thuộc trường Đại học Harvard và các đồng nghiệp đã cung cấp dữ liệu về hơn 130.000 cặp động đất chính và dư chấn cho một trí thông minh nhân tạo. Những dữ liệu này không chỉ bao gồm vị trí và độ lớn của các lần động đất, mà còn là những số đo khác nhau về sự thay đổi ứng suất trên các vết đứt gãy từ các trận động đất.
AI này đã học được qua dữ liệu một phương pháp để xác định khả năng xảy ra hiện tượng dư chấn ở một nơi nhất định, và sau đó nhóm nghiên cứu đã kiểm tra xem hệ thống có thể xác định chính xác vị trí dư chấn hay không bằng cách sử dụng thêm dữ liệu của 30.000 cặp động đất chính và dư chấn khác.
Các nhà nghiên cứu đã phát hiện rằng hệ thống trí thông minh nhân tạo tiên đoán vị trí dư chấn tốt hơn nhiều so với việc sử dụng các tiêu chí về sự thay đổi ứng xuất của Coulomb. Điều này xảy ra là bởi vì kết quả phân tích bởi AI tương quan chặt chẽ hơn với các biện pháp thay đổi ứng suất khác, chẳng hạn như lượng thay đổi tối đa của ứng suất cắt trên một vết đứt gãy.
Theo nhà địa vật lý Susan Hough làm việc tại Trung tâm Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ, người không tham gia vào nghiên cứu nhận xét: "Đây là một nghiên cứu tuyệt vời và có thể mở đường cho những nghiên cứu tương lai để cải thiện dự báo động đất". Tuy nhiên việc nghiên cứu chỉ tập trung vào các ứng suất tĩnh – những sự thay đổi cố định của ứng suất do trận động đất mà trên thực tế các cơn dư chấn cũng có thể được tạo ra bởi một sự thay đổi ứng suất trong một khoảng thời gian ngắn hơn được gọi là ứng suất động.
Bên cạnh đó, theo tiến sĩ Lucy Jones- người sáng lập Trung tâm nghiên cứu Khoa học và Xã hội Lucy Jones, việc thu thập dữ liệu trong thời gian ngắn để cung cấp cho trí thông minh nhân tạo phân tích cũng là một vấn đề rất lớn và không thể giải quyết trong một hoặc hai ngày.
Vì vậy, mặc dù sự tiếp cận bằng trí tuệ nhân tạo là một bước đi thực sự tốt đẹp và có hiệu quả nhưng hệ thống này vẫn cần phải cải thiện để đảm bảo có thể đưa ra những dự báo nhanh chóng và chính xác hơn bởi vì các cơn dư chấn thường chỉ xảy ra sau động đất từ một ngày đến một tuần.
Tổng hợp theo Dân trí