 |
Trận động đất 7,8 độ richter ở Thổ Nhĩ Kỳ ngày 6/2 đã làm thế giới sửng sốt với con số thương vong có thể vượt mốc 20.000 người theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO).
Sự kiện thảm khốc này đã làm dấy lên một câu hỏi lớn: Tại sao không ai dự đoán trước về trận động đất này?
Trên thực tế, công nghệ dự đoán động đất đã được các nhà khoa học nghiên cứu suốt nhiều năm trời nhưng kết quả nhận được lại không mấy khả quan.
Vẫn là một tương lai xa
Các nhà địa chất học cho rằng gần như không thể dự đoán trước một trận động đất do công nghệ hiện nay rất khó phân tích chuyển động phức tạp của các mảng kiến tạo.
Song, nhiều chuyên gia khác lại cho biết những công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo sẽ giúp họ dự đoán động đất sớm và chính xác hơn, trong khi smartphone sẽ giúp cảnh báo người dân mau chóng tìm chỗ trú ẩn, giảm đáng kể số thương vong.
Nhưng theo Washington Post, dù cố gắng đến mấy, họ cũng chỉ có thể dự đoán sớm nhất trước vài giây hoặc hi hữu là vài phút. Khả năng công nghệ có thể dự đoán chính xác địa điểm, thời gian và quy mô nghiêm trọng của các trận động đất vẫn còn là một tương lai xa và những dự đoán sai lệch sẽ gây hại nhiều hơn lợi.
“Các động đất xảy ra với tốc độ rất nhanh. Ở thời điểm hiện tại, chúng ta vẫn chưa thể dự đoán chúng”, Christine Goulet, Giám đốc của Cục Khảo sát Địa chất Mỹ nói. Các hoạt động kiến tạo mảng thường diễn ra rất bất ngờ, gây nên các trận động đất có sức tàn phá khủng khiếp mà không có dấu hiệu báo trước. Phần lớn các cơn địa chấn như trận động đất thảm khốc mạnh 7 độ richter ở Haiti năm 2010 đều xảy ra rất đột ngột.
 |
| Các trận động đất diễn ra rất đột ngột và để lại hậu quả thảm khốc. Ảnh: Reuters. |
Do đó, để tránh suy đoán nhầm, các nhà địa chất học bắt đầu tập trung vào tỷ lệ thiên tai có thể xảy ra hơn là dự báo các sự kiện động đất đơn lẻ. Cụ thể, họ sử dụng các phương pháp khảo sát địa chất, dữ liệu máy đo địa chấn và các ghi chép cụ thể trước đó để tìm ra vùng có nguy cơ xảy ra động đất, sau đó dùng các mẫu tính toán để tính ra tỷ lệ.
Song, không giống với các chương trình dự báo thời tiết liên tục được cải thiện dần nhờ sức mạnh máy tính, mô hình tính toán và sự phổ biến của máy bay tự lái, vệ tinh nhân tạo, chất lượng của các công cụ dự đoán động đất đều không thể đạt độ chính xác cao sau nhiều năm phát triển.
Những lần dự báo sai làm mất niềm tin
Theo Washington Post, trong nhiều năm trở lại, các nhà khoa học đã cố dự đoán động đất bằng nhiều phương thức khác nhau nhưng hiếm khi thành công.
Giai đoạn 1970-1980, nhiều nhà nghiên cứu cho rằng nhiều dấu hiệu trong tự nhiên cho thể báo trước các cơn địa chấn trong tương lai như biểu hiện của các động vật, thải khí phóng xạ hay xuất hiện từ trường.
Vào thời điểm đó, các khảo sát về những dấu hiệu trên đã đưa ra một vài điểm chung nhất định nhưng vẫn không đủ độ tin cậy để làm bằng chứng khoa học, Giáo sư John Rundle tại Đại học California, nói.
 |
| Bản đồ ghi chép các trận động đất hơn 7 độ richter từ năm 1900 đến 2013. Ảnh: USGS. |
Đến những năm 1980, nhiều nhà khoa học đã dự đoán vết đứt gãy San Andreas ở California sẽ gây ra một trận động đất vào năm 1993 nhưng đến tận năm 2004 điều này mới trở thành hiện thực.
“Đây là chính là dấu chấm hết cho lĩnh vực dự đoán động đất, đồng thời cho thấy các nhà khoa học nên tập trung vào các mô hình thống kê và thử nghiệm rủi ro xảy ra thay vì đoán mò đoán non như dự báo thời tiết”, giáo sư Rundle nói.
Nhưng ngày nay, khi công nghệ ngày càng tân tiến, các hệ thống cảnh báo động đất từ sớm cũng được phát triển. Các mạng lưới này bao gồm máy đo địa chấn để nhận dạng và phân tích các cơn động đất nhẹ, kết nối với một hệ thống gửi thông báo đến người dân ngay trước vài giây thiên tai thật sự diễn ra.
Đơn cử như hệ thống ShakeAlert do Cục Khảo sát Địa chất Mỹ phát triển, gửi cảnh báo đến điện thoại người dân, giúp họ có từ 20 giây đến 1 phút trước khi cơn động đất đến. Hệ thống này lấy dữ liệu từ các trạm cảm biến thực địa có thể đo cường độ của cơn địa chấn của Cục Khảo sát. Khi các trạm này phát hiện đất rung, máy tính sẽ tính toán dữ liệu mà nó gửi về và dự đoán vị trí sẽ xảy ra động đất trong vòng 5 giây.
Sau đó, các nhà mạng sẽ gửi thông báo đến người dùng ở khu vực đó. Theo Washington Post, công nghệ này có thể hoạt động là nhờ Internet và tín hiệu di động có thể truyền tải với tốc độ ánh sáng, nhanh hơn sóng động đất truyền dẫn qua các lớp đá.
AI cũng mắc sai lầm khi dự đoán động đất
Nhưng các chuyên gia cho biết để nâng số giây dự đoán trước là một việc rất khó khăn. Quy trình dự đoán động đất chính xác sẽ cần một bản mô phỏng khổng lồ với hàng loạt phân tích về các dao động của lớp vỏ Trái Đất và đánh dấu toàn bộ điểm nghi ngờ để kiểm tra kỹ lưỡng xem đâu sẽ là nơi xảy ra kiến tạo mảng.
Bên cạnh đó, nhiều nhân tố ngẫu nhiên cũng xuất hiện khi động đất xảy ra. Dù công nghệ hiện đại có nhiều hứa hẹn, các nhà khoa học vẫn lo ngại các thiết bị này sẽ dự đoán các kết quả một cách vội vàng, đánh mất lòng tin người dân.
 |
| Phân tích, dự đoán động đất cần một kho dữ liệu khổng lồ và ghi chép từng giây, từng phút. Ảnh: Shutterstock. |
Sau đó, nhiều nhà nghiên cứu chuyển sang ứng dụng trí tuệ nhân tạo có bộ dữ liệu và mẫu thử khổng lồ với hy vọng sẽ phân tích nhiều thông tin hơn con người và tìm ra những dấu hiệu báo trước động đất chính xác.
Cụ thể, một số nhà khoa học đang phát triển “mô hình dự báo hiện tại” (nowcasting), sử dụng công nghệ máy học có khối lượng dữ liệu lớn từ tài liệu địa chấn học đến thông tin từ radar. Những dữ liệu này liên quan đến cách các mảng Trái đất hình thành, giúp dự đoán thời gian và địa điểm các trận động đất xảy ra chính xác hơn.
Nhưng công nghệ này vẫn chưa thể đạt đến độ chính xác hoàn hảo. Theo tính toán, họ cũng chỉ có thể dự đoán địa điểm xảy ra động đất tối đa trong bán kính 960 km và điều này vẫn còn nằm trong tương lai xa. Các thông tin cụ thể hơn sẽ không thể dự báo được vì dữ liệu về các cuộc động đất trước đó vẫn còn hạn chế.
Những nhà khoa học tiên phong
"Những nhà khoa học tiên phong" là một cuốn sách thú vị về lịch sử của những phát minh nổi tiếng. Để có được những đóng góp vĩ đại cho nhân loại, các nhà khoa học nổi tiếng đã làm việc với lòng say mê và tinh thần học hỏi không ngừng.
