Trí tuệ nhân tạo do Đại học Harvard và Google phát triển dự báo được các trận dư chấn động đất

VietTimes -- Những hợp tác nghiên cứu chung giữa Đại học Harvard và tập đoàn Google không chỉ giúp tạo ra một mô hình dự báo vị trí xảy ra dư chấn động đất, mà nó còn mang lại nhiều kết quả bất ngờ khác nữa.

Dự báo chính xác trước các trận dư chấn động đất sẽ góp phần quan trọng làm hạn chế thiệt hại cho con người (Ảnh Pixabay)

Dự báo chính xác trước các trận dư chấn động đất sẽ góp phần quan trọng làm hạn chế thiệt hại cho con người (Ảnh Pixabay)

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được sử dụng ngày càng nhiều để dự đoán mọi thứ, từ tội phạm cho đến cách thức giao tiếp. Một nghiên cứu mới về công nghệ này đã được thực hiện để dự báo vị trí dư chấn sau trận động đất, thời gian có thể lên đến cả năm.

Nghiên cứu theo dõi động đất không phải là lĩnh vực mới, và các nhà khoa học từ lâu đã có rất nhiều nỗ lực để tìm ra các phương thức hiệu quả nhằm dự báo chính xác ảnh hưởng của thảm họa thiên nhiên này, với hy vọng làm giảm thiệt hại đến con người. Tuy vậy, cho đến nay, vẫn chưa có phương thức nào được coi là hiệu quả trong việc dự báo chính xác vị trí của các trận động đất hay các dư chấn sau đó.

Một bài viết trên website của Google tuần qua đã công bố một nghiên cứu mới khái quát kết quả nghiên cứu của các nhà khoa học thuộc Đại học Harvard và các chuyên gia AI thuộc tập đoàn Google để xây dựng một mô hình AI nhằm dự báo chính xác vị trí các dư chấn kéo dài đến một năm sau các trận động đất.

Một nhiệm vụ khó khăn

Kết quả nghiên cứu này có một ảnh hưởng rất lớn. “Mặc dù chúng ta đã biết được thời gian và phạm vi của các trận dư chấn, và cũng giải thích được bằng các định luật thực nghiệm đã được chứng minh, nhưng việc dự báo chính xác vị trí của dư chấn lại khó khăn hơn rất nhiều. Chúng tôi đã hợp tác với các chuyên gia về máy học tại Google để nghiên cứu xem có thể áp dụng công nghệ máy học sâu để xác định vị trí các trận dư chấn có thể xảy ra”, ông Phoebe DeVries, đồng tác giả của dự án và đang là nghiên cứu sinh tiến sỹ tại đại học Harvard cho biết. Nhóm nghiên cứu đã bắt đầu dự án bằng một cơ sở dữ liệu toàn diện, trong đó có thông tin của hơn 118 trận động đất lớn trên toàn thế giới. Cơ sở dữ liệu này lấy từ SRCMOD, một website chứa “một cơ sở dữ liệu trực tuyến gồm các mô hình đứt gãy không liền mạch của những trận động đất trước đây”. Sau đó các nhà nghiên cứu đã ứng dụng một mạng nơron nhằm xác định những phần thông tin có ích bằng cách phân tích mối liên quan giữa các thay đổi ứng suất tĩnh do các trận động đất chính gây ra và vị trí của các dư chấn sau đó.

“Kết quả cuối cùng là một mô hình khá hoàn thiện để dự báo vị trí các trận dư chấn, tuy vẫn còn nhiều điểm chưa chính xác, nhưng đây là một động lực để các nhà nghiên cứu tiếp tục hoàn thiện mô hình này. Các dự báo dựa trên công nghệ AI có thể một ngày nào đó sẽ được áp dụng để giúp chúng ta nhanh chóng triển khai các dịch vụ khẩn cấp và thông báo các kế hoạch tản cư cho các khu vực có nguy cơ cao xảy ra dư chấn”, ông DeVries nói thêm.

Một kết quả hữu ích bất ngờ

Có lẽ điều làm người ta bất ngờ nhất của nghiên cứu trên là kết quả không dự tính trước của nó. Mô hình này có thể xác định chính xác số lượng vật lý mà các con số đó có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc gây ra các trận động đất, điều này mở ra những hướng đi mới nhằm giúp con người hạn chế hậu quả của các trận động đất.

“Khi áp dụng các mạng nơron vào cơ sở dữ liệu, chúng tôi có thể nắm rõ mối liên hệ cụ thể của các yếu tố được cho là rất quan trọng để dự báo, hơn là chỉ đưa ra các kết quả dự báo. Điều này mở ra nhiều cơ hội mới để tìm ra các lý thuyết vật lý giúp chúng ta hiểu rõ hơn về hiện tượng thiên nhiên này”, ông DeVries nói.

Tuy vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, nhưng nghiên cứu này hứa hẹn mang lại những kết quả tốt. Hiện nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí “Nature”.

Theo Interesting Engineering

Theo dõi tin tức VietTimes trên các mạng xã hội.

Tin 24h - Tin 360° - Sản phẩm - Dịch vụ

Liên hệ cung cấp thông tin và gửi tin bài cộng tác.

Hotline: 0902 294 950

Email: toasoan@viettimes.vn

Close