Dùng AI dự đoán sớm động đất

Xác suất cao

Ngày nay, một số mô hình AI được sử dụng cho phép dự đoán động đất với xác suất cao bằng cách kiểm tra mọi đặc điểm địa chất và dữ liệu trước đó. Những mô hình này tính toán xác suất xảy ra động đất ở những khu vực cụ thể trong khoảng thời gian nhất định. Tuy nhiên, những dự báo này thường quá chung chung cho phép đưa ra dự đoán chính xác. Điều quan trọng là phải nhận thức dự đoán động đất là nhiệm vụ đầy thách thức vì hiện tượng là do sự chuyển động của những mảng kiến ​​​​tạo nằm sâu trong lớp vỏ Trái đất, một quá trình bao gồm nhiều biến số và sự không chắc chắn. Mặc dù AI giúp phân tích dữ liệu liên quan đến động đất và tăng cường hệ thống cảnh báo sớm, nhưng việc dự báo chính xác thời gian, vị trí và cường độ thảm họa vẫn là quá trình khó khăn. Điều này có thể sớm thay đổi.

Một nhóm nhà nghiên cứu tại Đại học Texas (UT) ở Austin phát triển thuật toán AI dự đoán chính xác 70% các trận động đất một tuần trước khi chúng xảy ra. Loạt thử nghiệm diễn ra trong thời gian 7 tháng ở Trung Quốc và mang lại nhiều hy vọng rằng một hệ thống AI đáng tin cậy dự đoán động đất cuối cùng cũng có thể xuất hiện. Sergey Fomel, giáo sư tại Cục Địa chất Kinh tế của UT và là thành viên nhóm nghiên cứu, cho biết: “Dự đoán động đất là chén thánh. Chúng tôi chưa tiến gần đến việc đưa ra dự đoán cho bất kỳ nơi nào trên thế giới, nhưng những gì đạt được cho chúng tôi biết rằng về nguyên tắc, điều mà chúng tôi nghĩ là một vấn đề vẫn có thể giải quyết được”. Hệ thống AI có khả năng dự đoán vị trí của 14 trận động đất trong phạm vi khoảng 200 dặm tính từ nơi chúng thực sự xảy ra và với cường độ gần như chính xác được tính toán. Hệ thống chỉ bỏ sót một trận động đất.

Alexandros Savvaidis, nhà khoa học nghiên cứu cấp cao và người đứng đầu Chương trình Mạng lưới địa chấn Texas (TexNet) - mạng lưới địa chấn của bang, giải thích: “Bạn không thấy động đất sắp xảy ra. Đó chỉ là vấn đề tính bằng mili giây và điều duy nhất có thể kiểm soát là mức độ chuẩn bị của bạn. Ngay cả với 70%, đó vẫn là một kết quả to lớn giúp giảm thiểu thiệt hại về kinh tế và con người, đồng thời có khả năng cải thiện đáng kể khả năng chuẩn bị cho động đất trên toàn thế giới”. Nhóm nhà nghiên cứu hiện muốn thử nghiệm mô hình của họ ở những khu vực có hoạt động địa chấn mạnh như California, Italy, Nhật Bản, Hy Lạp, Thổ Nhĩ Kỳ và bang Texas (Mỹ). Việc đào tạo dựa trên lượng dữ liệu lớn này sẽ cho phép mô hình cải thiện tỷ lệ dự đoán ngày chính xác và thu hẹp ước tính vị trí của nó trong phạm vi vài chục dặm tính từ tâm động đất thực tế. Bước tiếp theo, AI sẽ được thử nghiệm ở Texas, tận dụng dữ liệu TexNet tổng hợp thông tin từ hơn 300 trạm địa chấn và hơn 6 năm ghi chép liên tục.

Nghiên cứu GPS mới có thể dự đoán động đất trong 2 giờ

Bằng cách phân tích dữ liệu GPS từ gần 100 trận động đất lớn trên toàn thế giới, nhóm nhà khoa học phát hiện ra tín hiệu dự đoán khả năng đứt gãy trong 2 giờ. Theo một nghiên cứu gần đây được công bố trên Science, nhóm nhà khoa học thực hiện một bước quan trọng trong việc dự đoán động đất. Bằng cách phân tích dữ liệu chuỗi thời gian GPS từ gần 100 trận động đất lớn trên toàn thế giới, họ tiết lộ bằng chứng về giai đoạn báo trước tiềm năng xảy ra 2 giờ trước khi xảy ra địa chấn. Khả năng dự đoán động đất từ ​​lâu đã là một thách thức. Dự đoán động đất ngắn hạn nhằm mục đích đưa ra cảnh báo từ vài phút đến vài tháng trước khi xảy ra trận động đất - những cảnh báo này phụ thuộc vào một số tín hiệu báo trước địa vật lý rõ ràng và có thể quan sát được.

Nhiều nghiên cứu trước đây đã gợi ý về sự tồn tại của một giai đoạn tiền thân của sự trượt địa chấn chậm trong chuỗi đứt gãy trước trận động đất lớn. Trượt là những chuyển động chậm, gần như không thể nhận thấy dọc theo mặt phẳng đứt gãy và không gây ra rung chuyển mặt đất có thể phát hiện được. Tuy nhiên, mối liên hệ của chúng với các vụ nổ địa chấn - nguyên nhân gây ra chuyển động nhanh và đột ngột - vẫn chưa rõ ràng. Ngoài ra, hiện tượng trượt địa chấn thường xảy ra mà không kèm theo động đất. Trong nỗ lực làm sáng tỏ câu đố này, Quentin Bletery và Jean-Mathieu Nocquet từ Đại học Côte dAzur (Pháp) tiến hành một cuộc tìm kiếm toàn cầu có hệ thống về sự trượt đứt gãy báo trước ngắn hạn trước trận động đất lớn.

Bằng cách sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian GPS tốc độ cao từ hơn 3.000 trạm trắc địa trên toàn thế giới, họ đo được sự dịch chuyển của đứt gãy dẫn đến trận động đất có cường độ từ 90 độ trở lên. Phân tích của họ tiết lộ một tín hiệu tinh tế nhưng quan trọng - một giai đoạn gia tốc trượt theo cấp số nhân gần tâm chấn trận động đất cuối cùng, xảy ra khoảng 2 giờ trước khi đứt gãy. Theo nhóm nhà nghiên cứu, những phát hiện này cho thấy nhiều trận động đất lớn bắt đầu với giai đoạn trượt trước hoặc các quan sát cho thấy phần cuối của một quá trình trượt trước dài hơn và khó đo lường hơn nhiều.

Trong khi nghiên cứu của họ đưa ra bằng chứng đầy hứa hẹn về tín hiệu báo trước tiềm năng trước trận động đất lớn, Bletery và Nocquet bày tỏ sự cảnh báo của họ. Họ nhấn mạnh các công cụ giám sát động đất hiện tại thiếu phạm vi bao phủ và độ chính xác cần thiết để xác định hoặc giám sát hiện tượng trượt trước ở quy mô từng trận động đất. Nhóm nhà khoa học cũng tuyên bố vẫn chưa chắc chắn liệu những gia tốc trượt chậm như vậy có liên quan rõ ràng với trận động đất lớn hay liệu chúng có thể được đo chính xác cho từng sự kiện riêng lẻ cho phép đưa ra những cảnh báo có thể hành động hay không.

Khi cuộc tìm kiếm dự đoán động đất vẫn tiếp tục, những phát hiện này ít nhất đánh dấu một bước quan trọng hướng tới việc làm sáng tỏ những bí ẩn xung quanh những điềm báo trước. Khi công nghệ và hiểu biết ngày càng tiến bộ, hy vọng đưa ra những cảnh báo động đất cứu người một ngày nào đó có thể trở thành hiện thực. Tuy nhiên, hiện tại, sự chuẩn bị sẵn sàng (nếu có thể) và xây dựng các cộng đồng kiên cường vẫn là biện pháp phòng vệ tốt nhất trước thế lực khó lường này của thiên nhiên.

Hệ thống AI mới giúp người sống sót sau trận động đất

Một hệ thống AI có tên “xView2” hỗ trợ loạt nỗ lực cứu hộ mặt đất ở những vùng của Thổ Nhĩ Kỳ bị tàn phá bởi trận động đất trong tháng 2/2023. Hai trận động đất kép kinh hoàng tấn công khu vực biên giới Thổ Nhĩ Kỳ đã cướp đi 47.000 sinh mạng ở quốc gia này và nước láng giềng Syria. Theo Hãng tin Reuters, trận động đất ngày 20/2/2023 mạnh 6,4 độ có tâm chấn gần thành phố Antakya của tỉnh Hatay, miền nam Thổ Nhĩ Kỳ. Sức mạnh của nó có thể cảm nhận ở cả Syria, Ai Cập và Lebanon. Sau đó 3 phút là một trận động đất khác mạnh 5,8 độ. Bộ Quốc phòng Mỹ sử dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) điện toán trực quan hỗ trợ mọi nỗ lực ứng phó thảm họa diễn ra ở Thổ Nhĩ Kỳ và Syria sau trận động đất kinh hoàng ngày 6/2/2023 khiến hàng chục nghìn người thiệt mạng.

Hệ thống AI có tên xView2 vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu nhưng đã được triển khai để hỗ trợ nhiệm vụ cứu hộ mặt đất ở Thổ Nhĩ Kỳ. xView2 là một dự án nguồn mở được tài trợ và phát triển bởi Đơn vị Đổi mới Quốc phòng của Lầu Năm Góc và Viện Kỹ thuật Phần mềm Đại học Carnegie Mellon. Nó cũng đã hợp tác với các tổ chức lớn, bao gồm cả Microsoft.

Hệ thống sử dụng thuật toán học máy trên hình ảnh vệ tinh phân loại thiệt hại trong khu vực thảm họa với tốc độ nhanh hơn nhiều so với khả năng sử dụng những phương pháp hiện có khác. Phương pháp này cực kỳ quan trọng do số lượng các trận động đất và dư chấn riêng biệt đã xảy ra kể từ trận động đất đầu tiên vào rạng sáng ngày 6/2/2023. Chẳng hạn, ngày 20/2/2023, một trận động đất mạnh 6,4 độ richter khác xảy ra gần thành phố Antakya ở biên giới với Syria. Một báo cáo của MIT Technology Review chỉ ra rằng xView2 gần đây cũng được triển khai ứng phó với thảm họa cháy rừng ở California (Mỹ) cũng như trong nỗ lực phục hồi sau lũ lụt ở Nepal, nơi nó giúp xác định thiệt hại lở đất do lũ lụt gây ra.

Ở Thổ Nhĩ Kỳ, hệ thống AI được ít nhất hai đội mặt đất khác nhau sử dụng để tìm kiếm và cứu hộ ở Adiyam, nơi bị tàn phá bởi trận động đất. Trong một cuộc phỏng vấn với MIT Technology Review, Ritwik Gupta, nhà khoa học AI chính tại Đơn vị Đổi mới Quốc phòng, nói rằng xView2 có thể giúp nhân viên cứu hộ “tìm thấy những khu vực bị hư hại mà họ không biết”.

Hệ thống ứng phó thảm họa xView2 AI hoạt động như thế nào?

Hệ thống xView2 sử dụng kỹ thuật tương tự như nhận dạng đối tượng được gọi là “phân đoạn ngữ nghĩa”. Phương pháp này điều tra từng pixel riêng lẻ của hình ảnh vệ tinh và mối quan hệ của nó với các pixel xung quanh giúp phân tích trạng thái của mọi thứ trên mặt đất. AI sau đó đánh dấu thiệt hại bằng màu đỏ. Đó là phương pháp mà trước đây có thể mất vài tuần nhưng giờ đây có thể được thực hiện chỉ trong vài giờ với sự trợ giúp của máy học. Phương pháp này cũng hiệu quả hơn nhiều so với phương pháp truyền thống dựa vào lời kể của nhân chứng cho phép đánh giá thiệt hại nhằm giúp tổ chức loạt hoạt động ứng phó thảm họa. Gần đây hơn, các đội ứng phó cũng đã sử dụng máy bay không người lái quét qua những khu vực rộng lớn, nhưng đây vẫn là quá trình tốn nhiều thời gian.

Tuy nhiên, như Gupta đã chỉ ra, vẫn còn một số vấn đề cần giải quyết trong hệ thống xView2. Ví dụ, một vấn đề là nó phụ thuộc vào hình ảnh vệ tinh chụp vào ban ngày, nghĩa là hiện tại nó không thể cung cấp dữ liệu nhanh chóng về thảm họa xảy ra vào đầu giờ hoặc vào ban đêm. Dịch vụ cũng có thể bị cản trở bởi mức độ phủ sóng của đám mây. Tuy nhiên, “nếu chúng ta có thể cứu được một mạng người thì đó là cách sử dụng công nghệ tốt”, Gupta giải thích.