Cảnh báo sóng thần nhờ công nghệ AI

  • Cập nhật: Thứ tư, 17/5/2023 | 3:59:11 PM

QLMT - Một nhóm nhà nghiên cứu hy vọng phần mềm mới có thể giúp cảnh báo sóng thần nhanh hơn và chính xác hơn.

Những con sóng cao hàng trăm mét di chuyển nhanh như một tòa nhà di động là những lực lượng tự nhiên không thể dừng lại - cách tiếp cận duy nhất là tránh đường. Để giải quyết vấn đề này, một nhóm nhà nghiên cứu tại Đại học Cardiff ở Wales phát triển phần mềm mới có thể phân tích dữ liệu thời gian thực từ cảm biến dưới nước, phao đại dương và máy ghi địa chấn trong vài giây.

Nhóm nhà nghiên cứu hy vọng hệ thống của họ có thể được tích hợp vào công nghệ hiện có và trợ giúp các trung tâm giám sát có thể đưa ra cảnh báo nhanh hơn và chính xác hơn.



Trận sóng thần khủng khiếp nhất xảy ra vào ngày 26/12/2004, sau trận động đất 9,1 độ richter xảy ra ngoài khơi bờ biển Indonesia. Ảnh: AP

Đồng tác giả Usama Kadri, nhà nghiên cứu và giảng viên tại Đại học Cardiff, nói: "Sóng thần có thể là những sự kiện có sức hủy diệt cao gây ra thiệt hại lớn về người và tàn phá những khu vực ven biển, dẫn đến những tác động kinh tế và xã hội đáng kể khi toàn bộ cơ sở hạ tầng bị xóa sổ”. Sóng thần là một mối đe dọa hiếm gặp nhưng liên tục, cho thấy sự cần thiết của một hệ thống cảnh báo đáng tin cậy.

Các hệ thống cảnh báo hiện tại sử dụng sóng địa chấn được tạo ra bởi các trận động đất dưới đáy biển. Dữ liệu từ máy đo địa chấn và phao sau đó được truyền đến trung tâm điều khiển có thể đưa ra cảnh báo sóng thần, kích hoạt còi báo động và cảnh báo cục bộ khác. Trận động đất từ 7,5 độ richter trở lên có thể tạo ra sóng thần, mặc dù không phải tất cả những trận động đất dưới đáy biển đều như vậy. Cũng đôi khi nó gây ra báo động giả. Những thiết bị theo dõi sóng thần hiện có này cũng xác minh một đợt sóng sắp tới bằng phao đại dương phác thảo bờ biển của các lục địa. Sóng thần di chuyển với tốc độ trung bình 804,67km một giờ - bằng tốc độ của một chiếc máy bay phản lực - trong đại dương mở.

Khi đến gần bờ biển, chúng giảm tốc độ bằng tốc độ của ô tô, từ 48,28km đến 80,47km một giờ. Sau khi các phao được kích hoạt, chúng sẽ đưa ra cảnh báo sóng thần, khiến cho việc sơ tán chỉ còn rất ít thời gian. Vào thời điểm sóng đến phao, mọi người có nhiều nhất là vài giờ để sơ tán.

Hệ thống mới sử dụng song song hai thuật toán để đánh giá sóng thần. Mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) đánh giá cường độ và loại trận động đất, trong khi mô hình phân tích đánh giá kích thước và hướng của sóng thần. Sau khi phần mềm của Kadri và đồng nghiệp nhận được dữ liệu cần thiết, nó có thể dự đoán nguồn gốc, kích thước và bờ biển tác động của sóng thần trong khoảng 17 giây.

Phần mềm AI cũng có thể phân biệt giữa các loại động đất và khả năng gây ra sóng thần, một vấn đề phổ biến mà những hệ thống hiện tại phải đối mặt. Những trận động đất thẳng đứng nâng cao hoặc hạ thấp đáy đại dương có nhiều khả năng gây ra sóng thần hơn, trong khi những trận động đất có trượt kiến tạo nằm ngang thì không - mặc dù chúng có thể tạo ra hoạt động địa chấn tương tự, dẫn đến báo động sai.

Đồng tác giả Bernabe Gomez Perez từ Đại học California (Los Angeles, Mỹ), bình luận: "Vì vậy, biết loại trượt ở giai đoạn đầu của quá trình đánh giá có thể giảm báo động sai, đồng thời bổ sung và nâng cao độ tin cậy của hệ thống cảnh báo thông qua xác thực chéo độc lập”. Hơn 80% sóng thần là do động đất gây ra, nhưng chúng cũng có thể do lở đất (thường là do động đất), phun trào núi lửa, thời tiết khắc nghiệt và hiếm gặp hơn là tác động của thiên thạch. Hệ thống mới này cũng có thể dự đoán sóng thần không phải do động đất tạo ra bằng cách theo dõi chuyển động thẳng đứng của nước.

Nhóm nhà nghiên cứu đằng sau công trình này đã đào tạo chương trình với dữ liệu lịch sử từ hơn 200 trận động đất, sử dụng sóng địa chấn để đánh giá tâm chấn của trận động đất và sóng trọng lực âm thanh để xác định kích thước và quy mô của sóng thần. Sóng trọng lực âm thanh là sóng âm thanh di chuyển trong đại dương với tốc độ nhanh hơn nhiều so với chính sóng biển, mang lại một phương pháp dự đoán nhanh hơn. Kadri cho biết phần mềm này cũng thân thiện với người dùng. Khả năng truy cập là ưu tiên hàng đầu của Kadri và đồng nghiệp của ông - Ali Abdolali tại Cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA) - khi tiếp tục phát triển phần mềm mà họ đã cùng nhau làm việc trong thập kỷ qua.

Bằng cách kết hợp phần mềm dự đoán với những hệ thống giám sát hiện tại, hy vọng là các cơ quan có thể đưa ra các cảnh báo đáng tin cậy hơn bao giờ hết. Kadri nói rằng hệ thống còn lâu mới hoàn hảo, nhưng nó đã sẵn sàng để tích hợp và thử nghiệm trong thế giới thực. Một trung tâm cảnh báo ở châu Âu đã đồng ý lưu trữ phần mềm này trong giai đoạn thử nghiệm và nhóm nhà nghiên cứu đang liên lạc với Ủy ban Hải dương học liên chính phủ của UNESCO. Kadri kết luận: "Chúng tôi muốn tích hợp mọi nỗ lực lại với nhau để đạt được một điều gì đó có thể cho phép bảo vệ toàn cầu”.

Hải Đăng 


Tags Cảnh báo Sóng thần Công nghệ AI

Các tin khác

Việc thu gom rác thải trên sông không chỉ cải thiện môi trường nước mà còn ngăn chặn rác thải nhựa từ đất liền đổ ra biển.

Ngày 18/9, tại Hà Nội, Báo Đại biểu nhân dân tổ chức tọa đàm “Tăng cường kiểm soát nguồn thải, quản lý chất thải rắn để cải thiện môi trường”.

Nồng độ khí metan (CH4) trong bầu khí quyển Trái đất đã tăng với tốc độ kỷ lục trong 5 năm qua. Ít nhất 2/3 lượng khí metan phát thải hằng năm đến từ các hoạt động của con người, bao gồm việc sử dụng nhiên liệu hóa thạch, nông nghiệp và từ các bãi chôn lấp rác thải.

Việc trải qua cơn bão có điểm dị thường như Yagi khiến chúng ta đặt câu hỏi liệu trong tương lai sẽ xuất hiện những cơn bão như vậy không và giải pháp ứng phó với các cơn bão lớn như thế nào.

Xem các tin đã đưa ngày:
Tin trong: Chuyên mục này Mọi chuyên mục