Theo TheVerge, các nhà nghiên cứu đã đào tạo một mạng lưới nơ-ron thần kinh có khả năng tìm kiếm các mẫu trong một cơ sở dữ liệu hơn 131.000 cặp vụ động đất và dư chấn, chính xác hơn phương pháp dự báo trước đây như Coulomb. Trên thang đo độ chính xác từ 0 đến 1, trong đó mốc 1 ở mức độ hoàn toàn chính xác, mốc 0,5 ở mức độ tốt thì mô hình Coulomb hiện tại đạt mức 0,583, trong khi hệ thống trí tuệ nhân tạo mới đạt 0,849.
Sự thành công của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực này là nhờ vào một trong những điểm mạnh cốt lõi của công nghệ này: khả năng phát hiện ra các mẫu bị bỏ qua trước đó trong các tập dữ liệu phức tạp. Điều này đặc biệt có liên quan trong địa chấn học, nơi có thể gặp vô vàn khó khăn để xem các kết nối trong dữ liệu. Các sự kiện địa chấn liên quan đến quá nhiều biến số, từ việc thay đổi mặt đất ở các khu vực khác nhau đến các loại tương tác giữa các mảng địa chấn.
Tuy nhiên mô hình này vẫn chưa sẵn sàng. Các nhà khoa học cho biết nghiên cứu của họ chỉ tính một loại dư chấn gây ra khi dự đoán, thay vì tính toán những thay đổi tĩnh và động. Sự kết hợp của các thay đổi tĩnh và động dẫn đến sự phân bố không gian của các cơn dư chấn khác với mô hình gây ra bởi những thay đổi tĩnh. Ngoài ra, mô hình hiện tại cũng quá chậm để hoạt động thời gian thực. Điều này vô cùng quan trọng trong việc dự báo vì hầu hết các cơn dư chấn xảy ra vào ngày đầu tiên sau khi trận động đất xảy ra, trước khi giảm một nửa tần suất vào mỗi ngày sau đó.
Tuy còn nhiều điểm chưa hoàn thiện nhưng đây là một khởi đầu đầy hứa hẹn cho việc dự báo động đất trong tương lai.
Bình luận (0)