Soi công nghệ có thể cứu mạng người trước sóng thần trong vài giây

Thiên Trang (TH)

19:15 - 09/01/2023

Thông qua cảm biến ngoài khơi và học máy, nhóm nghiên cứu ở viện RIKEN chỉ mất gần một giây để dự đoán tác động sóng thần, giúp tăng thời gian sơ tán trước thảm họa.

Soi cong nghe co the cuu mang nguoi truoc song than trong vai giay

Năm 2011, vùng đông bắc Nhật Bản bị tàn phá bởi thảm họa sóng thần khiến 18.500 người thiệt mạng. Từ sau đó, Nhật Bản tập trung vào ngăn chặn thảm họa tương tự xảy ra trong tương lai.

Soi cong nghe co the cuu mang nguoi truoc song than trong vai giay-Hinh-2

Hiện nay, nghiên cứu mới của Phòng thí nghiệm Khoa học Dự báo RIKEN sử dụng học máy để dự đoán chính xác tác động của sóng thần trong chưa đầy một giây, theo thông báo của viện vào cuối tháng 12/2022.

Soi cong nghe co the cuu mang nguoi truoc song than trong vai giay-Hinh-3

"Lợi thế chính của phương pháp mới là tốc độ dự đoán, yếu tố chủ chốt trong cảnh báo sớm", Iyan Mulia, nhà khoa học ở RIKEN, trưởng nhóm nghiên cứu, cho biết. "Mô hình sóng thần thông thường cung cấp dự đoán sau 30 phút, khoảng thời gian quá trễ. Nhưng mô hình của chúng tôi có thể dự đoán trong vòng vài giây".

Soi cong nghe co the cuu mang nguoi truoc song than trong vai giay-Hinh-4

Để đạt được điều này, các nhà nghiên cứu lắp đặt mạng lưới cảm biến lớn nhất thế giới ở vùng ven biển Nhật Bản để theo dõi chuyển động của đáy đại dương. Mạng lưới bao gồm 150 trạm ngoài khơi, kết hợp với nhau để cung cấp cảnh báo sớm sóng thần.

Soi cong nghe co the cuu mang nguoi truoc song than trong vai giay-Hinh-5

Tuy nhiên, nhằm hoạt động hiệu quả, dữ liệu do cảm biến tạo ra cần được chuyển thành độ cao và quy mô sóng thần dọc vùng ven biển. Điều này thường đòi hỏi những phương trình phi tuyến tính mà máy tính tiêu chuẩn mất khoảng 30 phút để giải quyết, dẫn tới không đủ thời gian sơ tán trước thảm họa.

Soi cong nghe co the cuu mang nguoi truoc song than trong vai giay-Hinh-6

Đó là lý do mô hình AI của RIKEN đóng vai trò quan trọng giúp cứu sống sinh mạng. Mô hình mới cho phép mọi người có ít nhất 30 phút sơ tán khỏi nơi sóng thần ập tới.

Soi cong nghe co the cuu mang nguoi truoc song than trong vai giay-Hinh-7

Nhóm nghiên cứu RIKEN đào tạo hệ thống học máy của họ thông qua sử dụng hơn 3.000 sự kiện sóng thần do máy tính mô phỏng và thử nghiệm với 480 kịch bản sóng thần khác và 3 vụ sóng thần thực tế. Họ nhận thấy mô hình dựa trên học máy có thể đạt độ chính xác vượt xa máy tính thông thường.

Soi cong nghe co the cuu mang nguoi truoc song than trong vai giay-Hinh-8

Nhóm nghiên cứu khẳng định mô hình của họ có thể hoạt động với bất kỳ thiên tai nào cần tranh thủ thời gian.

Soi cong nghe co the cuu mang nguoi truoc song than trong vai giay-Hinh-9

Tháng 2/2021, RIKEN, hợp tác với Fujitsu, phát triển một công cụ AI dự đoán mạnh mẽ, cho phép dự đoán theo thời gian thực về lũ lụt do sóng thần gây ra. Phần cứng được sử dụng để phát triển công cụ dự đoán sóng thần mới là Fugaku, siêu máy tính nhanh nhất thế giới.

Soi cong nghe co the cuu mang nguoi truoc song than trong vai giay-Hinh-10

Mặc dù mô hình này yêu cầu sức mạnh tính toán khổng lồ của Fugaku để đào tạo, nhưng nó được thiết kế để tải lên máy tính thông thường, nơi nó có thể thực hiện các dự đoán trong vài giây.

Soi cong nghe co the cuu mang nguoi truoc song than trong vai giay-Hinh-11

Tháng 12/2021, các nhà nghiên cứu đã nghĩ ra một phương pháp mới giúp phát hiện sóng thần bằng từ trường mà chúng tạo ra khi di chuyển. Những từ trường này có thể được phát hiện vài phút trước khi mực nước biển dâng cao, mang lại một số khoảnh khắc phản hồi bổ sung có khả năng cứu mạng người.

Soi cong nghe co the cuu mang nguoi truoc song than trong vai giay-Hinh-12

Cả 2 phát minh đều rất ấn tượng, nhưng đơn giản là chúng không thể cạnh tranh với sự phát triển mới nhất của RIKEN. Tuy nhiên, hiện tại, phương pháp này chỉ chính xác đối với những cơn sóng thần lớn. Mulia và nhóm của ông hiện đang làm việc để cải thiện độ chính xác của nó đối với những cơn sóng thần nhỏ hơn.

>>>Xem thêm video: New Zealand phát 3 cảnh báo sóng thần liên tiếp (Nguồn: VTVWDB).

Theo Đời sống