Trong một nghiên cứu đột phá được công bố trên tạp chí Nature Communications, các chuyên gia từ Trung tâm Khoa học Địa chất GFZ Helmholtz (Đức) cùng các đối tác quốc tế đã ứng dụng #trí tuệ nhân tạo (AI) để tìm ra những dấu hiệu bất thường xuất hiện trước một số trận #động đất lớn. Phát hiện này có thể thay đổi cách chúng ta hiểu về các hiện tượng địa chấn.
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, khi các dấu hiệu báo trước thường bị che khuất bởi hàng nghìn rung chấn nhỏ.
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. Thay vì phân tích từng trận động đất nhỏ riêng lẻ, 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, bao gồm 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.
Nghiên cứu này mở ra hướng đi mới trong việc ứng dụng #AI để giải quyết các thách thức lớn của nhân loại. Với khả năng phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, AI có thể phát hiện những mẫu hình mà mắt người khó nhận thấy. Đây là bước tiến quan trọng trong lĩnh vực #địa chất và #khoa học.
