Ứng dụng AI để cảnh báo và hạn chế hậu quả động đất

Báo động qua tin nhắn

Tại cuộc họp cấp cao ngày 29/3 giải quyết hậu quả động đất, Thủ tướng Thái Lan Paetongtarn Shinawatra đã yêu cầu giải thích ngay về việc chậm trễ truyền tải cảnh báo động đất qua tin nhắn SMS đến công chúng đồng thời đặt câu hỏi về phản ứng chung của các dịch vụ cơ sở hạ tầng quan trọng.

Lực lượng cứu hộ tại hiện trường tòa nhà đang xây dựng bị sập sau động đất ở Chatuchak, Bangkok, Thái Lan vào ngày 28/3 - Ảnh: Sirachai Arunrugstichai (Getty Images)

Bà nói: “Việc truyền tải tin nhắn SMS quá chậm và không đầy đủ. Đây là vấn đề quan trọng cần phải giải quyết. Chúng ta cần tìm mọi cách khả thi để cải thiện khả năng truyền thông, bao gồm tăng cường hợp tác với các nhà khai thác di động”.

Veerachart Wiwekkawin - một nhà địa chất cấp cao và chuyên gia về động đất tại Bộ Tài nguyên Khoáng sản Thái Lan - cho biết, nguyên nhân tạo ra trận động đất là do mảng đứt gãy Sagaing, kéo dài từ Mandalay đến Yangon của Myanmar. Các yếu tố địa chất cho phép sóng động đất lan truyền xa hơn đến Thái Lan. Tần suất sóng thấp khiến các tòa nhà cao tầng ở Bangkok dễ cộng hưởng với chấn động, khiến việc rung lắc trở nên mạnh hơn.

Ông Veerachart cũng giải thích rằng không thể dự đoán chính xác khi nào hoặc ở đâu động đất sẽ xảy ra. Tuy nhiên, sau khi động đất xảy ra, chính quyền có thể gửi thông báo cho mọi người về tác động và các dư chấn, vốn thường kéo dài trong 2-3 tuần tiếp theo.

Cảnh báo di động đã được sử dụng ở nhiều quốc gia để thông báo cho người dân khi thảm họa xảy ra. Vào lúc 2g35 ngày 7/2/2025, một trận động đất đã xảy ra ở Chungju, tỉnh Chungcheong Bắc, Hàn Quốc. Tin nhắn văn bản thảm họa khẩn cấp bao gồm âm thanh thông báo trên điện thoại di động sẽ được gửi đến công chúng trong trường hợp động đất có cường độ từ 3,5 trở lên. Tuy nhiên, hệ thống cảnh báo này đã phải đối mặt với chỉ trích vì trận động đất ngày 7/2 thực tế có cường độ là 3,1, chứ không phải 4,2 như tin nhắn ban đầu. Hong Taekyung - giáo sư Khoa học Hệ thống trái đất tại Đại học Yonsei (Hàn Quốc) - giải thích: “Cường độ động đất được đo theo thang logarit và năng lượng giải phóng tăng khoảng 32 lần cho mỗi đơn vị tăng về cường độ. Khi động đất, máy móc tự động phân tích, cường độ được tính toán dựa trên các tín hiệu mạnh nhất và có khả năng xảy ra lỗi do sóng địa chấn hoặc tiếng ồn cơ học khuếch đại đột ngột”.

Tại bang California, Mỹ, “MyShake” là ứng dụng điện thoại thông minh đầu tiên cung cấp cảnh báo sớm về động đất trên toàn tiểu bang đối với các trận động đất có cường độ từ 4,5 độ richter trở lên. Ứng dụng do Phòng Thí nghiệm địa chấn UC Berkeley phát triển và dựa trên Hệ thống cảnh báo sớm về động đất của Cục Khảo sát Địa chất Mỹ (USGS), ra mắt vào năm 2019 và được tải xuống hơn 3,7 triệu lần. Ngoài việc cung cấp cảnh báo động đất, “MyShake” còn sử dụng các cảm biến chuyển động từ điện thoại của người dùng, thu thập dữ liệu, sau đó xử lý để quyết định chuyển động nào do động đất tạo ra và chuyển động nào không phải, từ đó điều chỉnh cảnh báo chính xác hơn.

Nâng hiệu quả dự báo

Theo truyền thống, công tác chuẩn bị ứng phó động đất dựa vào các hệ thống phát hiện phản ứng và đánh giá thiệt hại sau sự kiện. Cục Khí tượng Thái Lan cho biết động đất vẫn là một thảm họa thiên nhiên khó dự đoán. Việc phòng ngừa và giảm thiểu thiệt hại do động đất hiệu quả đòi hỏi dữ liệu rung động mặt đất chính xác từ một hệ thống giám sát đáp ứng các tiêu chuẩn quốc tế, bao gồm những trạm giám sát gia tốc mặt đất, trạm đo chuyển động vỏ trái đất và trạm đo mực nước biển trên khắp Thái Lan. Các trạm này liên tục giám sát và cung cấp thông tin liên quan đến nguy cơ động đất 24 giờ mỗi ngày.

Khi phát hiện ra các dấu hiệu bất thường bao gồm cả nguy cơ xảy ra sóng thần, hệ thống có thể ngay lập tức gửi cảnh báo đến các cơ quan có thẩm quyền. Tại Tokyo (Nhật Bản), nơi dễ xảy ra động đất, phần mềm AI sẽ quét hình ảnh từ các camera đặt ở các điểm cao trên khắp thành phố để nhận diện các đám cháy, tòa nhà sụp đổ và cảnh báo cho chính quyền ngay khi chúng xảy ra. Các chương trình như vậy có thể tiết kiệm thời gian quý báu cần thiết cho hoạt động tìm kiếm và cứu nạn sau động đất.

Tuy vậy, nghiên cứu tiên tiến về trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (ML), cảm biến từ xa và mô hình hóa chi phí - lợi ích đang giúp chuyển dịch mô hình theo hướng dự báo chủ động và giám sát thời gian thực, nâng cao hiệu quả ứng phó khẩn cấp và lập kế hoạch phục hồi dài hạn. Từ năm 2019 đến năm 2023, Hệ thống cảnh báo sớm động đất ShakeAlert tại Mỹ đã đưa ra 95 cảnh báo về động đất có cường độ từ 4,5 trở lên, với 94 sự kiện được xác nhận. Điều này cho thấy độ chính xác phát hiện là cao, nhưng 7 cảnh báo sai và 4 trận động đất bị bỏ lỡ chứng tỏ có vấn đề về phạm vi phủ sóng mạng lưới cảnh báo và chênh lệch về độ chính xác ở các vùng biên. Phân tích các tập dữ liệu địa lý quy mô lớn, các phương pháp tiếp cận do AI điều khiển đang được phát triển để chuyển từ phát hiện sang dự đoán nhằm giải quyết những hạn chế này.

Trong khuôn khổ cuộc thi Gateways to Blue Skies của Cơ quan Hàng không và Vũ trụ Mỹ (NASA) vào năm 2024, nhóm nghiên cứu từ Đại học Bowie State (bang Maryland) đã giới thiệu một hệ thống dự báo động đất do AI điều khiển, tiến bộ đáng kể so với mô hình phản ứng của ShakeAlert. Hệ thống tích hợp hình ảnh vệ tinh Radar khẩu độ tổng hợp (SAR) để theo dõi địa chấn quy mô lớn, máy đo địa chấn gắn trên máy bay không người lái để thu thập dữ liệu chuyển động mặt đất cục bộ và phân tích nhiễu loạn tổng lượng electron (TEC) trong tầng điện ly để phát hiện tiền thân của địa chấn. Mô hình ML này đạt độ chính xác 85 - 90% trong việc phân biệt các pha sóng địa chấn.

Nhà địa vật lý Zachary Ross - trợ lý giáo sư địa vật lý tại Viện Công nghệ California (Mỹ) - nhận định: khi các chương trình AI trở thành công cụ thông thường như máy đo địa chấn, các nhà khoa học về địa chất có thể tăng tốc độ và độ chính xác của những hệ thống cảnh báo sớm về động đất, đưa ra dự báo các mối đe dọa ngay sau khi động đất bắt đầu, đồng thời gửi tin nhắn khẩn cấp cho mọi người trước khi sóng địa chấn ập đến họ.

Linh La

(theo Nation Thailand, National Geographic, Open Access Government, Chosun Biz, Desert Sun)