Kết hợp công nghệ cao
Trong số 1.500 núi lửa còn hoạt động trên thế giới, có khoảng 6% phun trào mỗi năm. Nhưng chưa đến một nửa số núi lửa có các cảm biến ghi nhận biến đổi về địa chất và thậm chí, số được cho là được kiểm soát tốt còn ít hơn nữa.
Đó là do chi phí cao và khó khăn phát sinh trong việc duy trì thiết bị tại những môi trường khắc nghiệt. Nhiều núi lửa được cho là ngưng hoạt động hiếm khi được lắp đặt thiết bị kiểm soát nào, bất chấp những bất ngờ xảy ra, như vụ phun trào năm 2008 của núi lửa Chaitén ở Chile, sau 8.000 năm ngủ im.
Hiện nay, các chuyên gia về núi lửa dùng hình ảnh vệ tinh và trí tuệ nhân tạo (AI) để theo dõi sát sao nhiều núi lửa hơn nhằm dự báo chính xác sự phun trào. Tổ chức MOUNTS, Monitoring
Unrest from Space – Giám sát tình trạng bất ổn từ vũ trụ, gần đây theo dõi 18 ngọn núi lửa, bao gồm núi Fuego ở Guatemala và núi Etna ở Italy, sẵn sàng đưa ra những cảnh báo nhằm tránh thiệt hại về người và của.
Hiện, có 800 triệu người sống trong phạm vi 100km xung quanh những núi lửa đang hoạt động, vì vậy có nhiều lý do để các nhà khoa học tăng cường sự giám sát và cảnh báo.
Theo Sébastien Valade, chuyên gia đứng đầu dự án của MOUNTS và là nhà nghiên cứu tại ĐH Kỹ thuật Berlin (TU Berlin), con người đã định cư quanh các núi lửa trong suốt chiều dài lịch sử, ngay cả khi biết chúng là mối hiểm họa tiềm tàng, phần lớn là do đất núi lửa rất màu mỡ, canh tác đạt năng suất cao.
Một bài báo gần đây trên tờ Remote Sensing đã mô tả cách mà MOUNTS sử dụng nhiều bộ dữ liệu vệ tinh để giám sát liên tục các núi lửa, tìm kiếm những thay đổi trong các tín hiệu thường ghi nhận để phát hiện khả năng hoạt động của chúng.
Những tín hiệu này: Sự biến dạng mặt đất; phát ra khí thải và nhiệt độ tăng có thể xác định được ở độ dài sóng khác nhau qua quang phổ điện từ, tất cả đều được chụp và nhìn thấy rõ trong các hình ảnh từ vệ tinh.
Nhưng một bộ dữ liệu lớn như vậy, thường được cập nhật thường xuyên, rất khó để thực hiện thủ công. Do đó, một phần trong giai đoạn ban đầu của dự án là tìm xem liệu các thuật toán học máy (machine learning algorithms) có thể được tích hợp vào quá trình phân tích dữ liệu hay không.
Để làm được điều này, các nhà nghiên cứu đã phát triển một mạng lưới thần kinh nhân tạo, một dạng AI, nhằm tự động phát hiện những trường hợp biến dạng lớn lao, một tín hiệu cho thấy magma đang chuyển động dưới lòng đất. Mạng lưới thần kinh này có thể so sánh hai ảnh từ những ngày khác nhau và nhận ra được bất kỳ sự thay đổi nào.
“Chúng tôi không muốn theo dõi chúng suốt thời gian, mà chỉ muốn hệ thống thông báo khi nào có điều gì đó khác lạ xảy ra”, Andreas Ley, một nhà nghiên cứu của TU Berlin làm việc cho MOUNTS nói.
MOUNTS có thể nhận ra những tín hiệu từ nhiều đợt phun trào gần đây, bao gồm vụ phun núi lửa Erta Ale ở Ethiopia, cũng như các vụ phun ở Hawaii và Italy. Hệ thống cũng xác định một biến dạng có liên quan đến sự phun trào hồi tháng 7 năm 2019 vừa qua ở Piton de la Fournaise thuộc đảo
Reunion và gửi email tự động đến những người dùng đã đăng ký cập nhật. Cho đến nay, tất cả các dữ liệu MOUNTS được truy cập trực tuyến miễn phí đối với bất cứ nhà nghiên cứu nào.
Triển vọng lớn lao
 |
| Hình ảnh từ vệ tinh cho thấy một vòng khói hình thành trên núi lửa Tasur ở Vanuatu. |
Nhưng dự án và các trường hợp sử dụng công nghệ mới trong tương lai cũng có những vấn đề phải vượt qua. AI có thể bị nhầm lẫn bởi hơi nước trong khí quyển làm méo mó hình ảnh từ vệ tinh, cũng như khi so sánh ảnh của cùng một khu vực nhưng qua các mùa và độ che phủ của cây cối khác nhau.
Trong lúc vệ tinh cung cấp sự giám sát mà các cảm biến trên mặt đất không có sẵn, chúng không thể bao quát mọi tình huống. Một số vụ phun trào có thể được dự báo trước hai năm, số khác chỉ cho thấy các dấu hiệu trước 10 phút và các hình ảnh vệ tinh không thể phát hiện nhanh để cảnh báo hoặc sơ tán cư dân kịp thời.
Tuy nhiên, đây chỉ là giai đoạn đầu về những gì AI có thể làm đối với việc giám sát núi lửa và sự hiểu biết của chúng ta về những vụ phun trào.
Bước kế tiếp của MOUNTS là sử dụng AI để kết hợp dữ liệu từ các vụ phát ra khí thải, nhiệt độ tăng và sự biến dạng của mặt đất để xem liệu sự tích hợp như vậy có thể tạo ra những dự đoán tốt hơn hay không. “Có những tín hiệu rất phức tạp, khó nhận ra nếu không sử dụng AI”, ông Sébastien Valade nói.
Phần lớn trong những tiến bộ đó dựa vào những hình ảnh được cung cấp bởi các vệ tinh của chính phủ, như Sentinels của châu Âu và Landsats của Mỹ.
Trước đây, những hình ảnh vệ tinh rất đắt giá, khiến các nhà nghiên cứu tập trung giám sát chỉ vài núi lửa. Hiện nay, số núi lửa trong phạm vi giám sát nhiều hơn.
Fabien Albino, nhà nghiên cứu thuộc ĐH Bristol ở Anh đã làm việc trên dự án quản lý 30 nghìn hình ảnh của 900 núi lửa qua một thuật toán học máy và có thể sàng lọc xuống còn 100 để thấy rõ những biến dạng của mặt đất, cho biết, kết quả đạt được nhiều hơn những gì chúng ta đã làm trong quá khứ.
Các dự án dựa trên hình ảnh từ vệ tinh có thể giúp các quốc gia đang phát triển, thường có ít trạm giám sát mặt đất. Một sự cảnh báo dựa trên dữ liệu từ những hình ảnh vệ tinh có thể giúp cho họ bố trí các cảm biến và trạm giám sát mặt đất nhiều hơn, cho phép lập kế hoạch di tản kịp thời hơn.
Albino nói, nhóm nghiên cứu của ông đang làm việc cùng các đồng nghiệp ở Ethiopia và Ecuador để tìm ra loại thông tin nào cho phép các quốc gia phản ứng tốt hơn với những mối đe dọa tiềm tàng.
“Chúng tôi không có quyền nói với các chính quyền địa phương cần di tản dân hay không. Nhưng chúng tôi có thể giúp mang lại sự hiểu biết tốt hơn về hoạt động của núi lửa”.
