 |
| Trí tuệ nhân tạo được sử dụng để nhận diện những thay đổi bất thường trong hoạt động địa chấn trước một số trận động đất lớn. (Nguồn: Shutterstock) |
Trong nghiên cứu mới được công bố trên Tạp chí khoa học Nature Communications, các chuyên gia thuộc Trung tâm Khoa học Địa chất GFZ Helmholtz (Đức) và các đối tác quốc tế đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tìm ra những thay đổi bất thường xuất hiện trước một số trận động đất lớn.
Kết quả cho thấy hoạt động địa chấn có thể chuyển sang trạng thái khác biệt trong vài tuần đến vài tháng trước khi động đất xảy ra. Tuy nhiên, phương pháp này chưa thể dự báo chính xác thời gian, địa điểm và cường độ của một trận động đất trong tương lai.
Dự báo động đất từ lâu đã là một trong những bài toán khó nhất của khoa học địa chất. Các dấu hiệu báo trước, nếu tồn tại, thường bị che khuất giữa hàng nghìn rung chấn nhỏ vốn không thể hiện bất thường khi được xem xét riêng lẻ.
Để tìm kiếm những quy luật khó nhận biết, nhóm nghiên cứu đã sử dụng phương pháp học máy không giám sát, cho phép máy tính tự phân loại dữ liệu mà không cần được cung cấp trước các mẫu cảnh báo cần tìm.
Thay vì phân tích từng trận động đất nhỏ như những sự kiện riêng biệt, các nhà khoa học tập hợp những rung chấn có mối liên hệ gần nhau về thời gian, không gian và độ lớn thành các “gia đình địa chấn”. Cách tiếp cận này giúp phản ánh sự tương tác giữa các trận động đất và quá trình tích tụ ứng suất trong lớp vỏ Trái đất.
Phương pháp được thử nghiệm trên dữ liệu từ 5 trận động đất lớn. Trong đó có trận động đất Kahramanmaraş mạnh 7,8 độ tại Thổ Nhĩ Kỳ năm 2023, trận động đất Iquique mạnh 8,1 độ tại Chile năm 2014 và trận động đất L’Aquila mạnh 6,1 độ tại Italy năm 2009.
Trước ba trận động đất này, hệ thống đều nhận diện được một nhóm hoạt động địa chấn khác so với trạng thái thông thường. Các rung chấn nhỏ có xu hướng tập trung hơn về không gian và thời gian, tương tác mạnh hơn và giải phóng nhiều biến dạng địa chấn hơn.
Theo nhóm nghiên cứu, sự kết hợp của các đặc điểm này cho thấy hệ thống đứt gãy có thể đang chuyển từ trạng thái tương đối ổn định sang trạng thái mất ổn định trước khi xảy ra đứt gãy lớn. Những dấu hiệu được phát hiện kéo dài từ vài tuần đến vài tháng trước trận động đất chính.
Tuy nhiên, mô hình không tìm thấy dấu hiệu tương tự trước trận động đất Amatrice mạnh 6,2 độ tại Italy năm 2016 và trận động đất Noto mạnh 7,5 độ tại Nhật Bản năm 2024. Kết quả cho thấy, không phải trận động đất lớn nào cũng có giai đoạn chuẩn bị đủ rõ để các thiết bị quan trắc có thể nhận biết.
Các nhà khoa học nhấn mạnh rằng phương pháp mới không đồng nghĩa với khả năng dự đoán động đất theo ngày, giờ cụ thể. Giá trị trước mắt của công nghệ này là giúp nhận biết thời điểm hoạt động của một đới đứt gãy bắt đầu khác với trạng thái từng được ghi nhận.
Bước tiếp theo, nhóm nghiên cứu dự kiến tích hợp phương pháp này vào các hệ thống giám sát thời gian thực, đồng thời làm rõ vì sao một số trận động đất để lộ tín hiệu chuẩn bị, trong khi những trận khác xảy ra mà không có dấu hiệu rõ ràng.
| EU chuẩn bị tăng cường điều tra Meta vì cáo buộc thiết kế gây nghiện đối với trẻ em Liên minh châu Âu (EU) đang chuẩn bị đẩy mạnh cuộc điều tra nhằm vào Meta Platforms với cáo buộc các sản phẩm của công ... |
| Australia tăng gấp đôi mức phạt để siết lệnh cấm trẻ em dùng mạng xã hội Chính phủ Australia nâng mức phạt tối đa đối với các nền tảng vi phạm lên 99 triệu AUD, sau khi nghiên cứu cho thấy ... |
| Hàng loạt chính sách mới có hiệu lực từ ngày 1/7/2026 Từ ngày 1/7/2026, nhiều chính sách mới trong các lĩnh vực thuế, tiền lương, bảo hiểm xã hội, ngân hàng, đầu tư và chuyển đổi ... |
| 3 nhóm đối tượng đóng bảo hiểm xã hội theo lương cơ sở mới từ tháng 7/2026 Người tham gia bảo hiểm xã hội tự nguyện lựa chọn mức thu nhập tháng cao nhất bằng 20 lần mức lương cơ sở mới ... |
| Thường trực Ban Bí thư Trần Cẩm Tú: Chăm lo người có công là trách nhiệm của cả hệ thống chính trị và toàn xã hội Thăm Trung tâm điều dưỡng thương binh Nghệ An, Thường trực Ban Bí thư Trần Cẩm Tú nhấn mạnh tri ân người có công không ... |
