Các nhà nghiên cứu đến từ bộ phận AI của Google và Đại học Harvard đã tạo ra một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng dự đoán vị trí các cơn dư chấn lên đến một năm sau khi xảy ra động đất lớn. Mô hình này được nghiên cứu từ tổng hợp 199 sự kiện động đất lớn trong những thập kỷ gần đây và từ dữ liệu của 130.000 cơn dư chấn, được cho là chính xác hơn các phương pháp đang được sử dụng để dự đoán cơn dư chấn ngày nay.
Các dư chấn sau động đất trong bộ dữ liệu được sử dụng để phát triển và đào tạo AI diễn ra trong một chu vi trải dài 50 km theo chiều dọc và 100 km theo chiều ngang từ mỗi tâm chấn trận động đất.
Dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình AI đến từ các trận động đất đáng chú ý như trận động đất Sumatra năm 2004, trận động đất năm 2011 ở Nhật Bản, trận động đất Loma Prieta năm 1989 tại Khu vực Vịnh San Francisco và trận động đất Northride năm 1994 gần Los Angeles.
Các kết quả đã được công bố ngày hôm nay trên tạp chí Nature. Nghiên cứu được thực hiện bởi các tác giả Phoebe DeVries đến từ Khoa Khoa học Hành tinh và Trái Đất của trường Đại học Harvard, cùng với các nhà nghiên cứu học máy của Google Martin Wattenberg và Fernanda Viégas, và giám đốc tuyển dụng bộ phận Goolge Ai Brendan Meade.
Không có một nhà địa chấn học thực sự nào tham gia vào nghiên cứu, mặc dù DeVries và Meade xem họ là những nhà khoa học trái đất.
Các bài học kinh nghiệm trong quá trình đào tạo mô hình AI sẽ được sử dụng để khám phá một câu hỏi lớn hơn: Điều gì gây ra động đất?
“Chúng ta có thể nhìn vào những gì đang diễn ra từ mạng lưới này và thực sự hiểu nó, nó thực sự chỉ ra một số lý thuyết vật lý khác nhau gây ra động đất, và nó dẫn chúng ta theo một hướng mới thú vị”, Meade nói.
Mô hình trí tuệ nhân tạo này được phát triển bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử của các trận động đất lớn trong những năm qua, nhưng về sau, nó sẽ được dùng để thông báo dữ liệu động đất trong tương lai.
