Phương pháp phát hiện sớm động đất của họ, dựa trên học máy, đã được công bố vào cuối tháng 8 trên tạp chí Nature Communications.

Các tác giả đã viết một thuật toán máy tính để tìm kiếm dữ liệu nhằm phát hiện hoạt động địa chấn bất thường. Thuật toán là một tập hợp các lệnh máy tính dạy chương trình cách diễn giải dữ liệu, học hỏi từ dữ liệu và đưa ra các dự đoán hoặc quyết định có cơ sở.

Nghiên cứu tập trung vào hai trận động đất lớn là trận động đất Anchorage ở Alaska vào năm 2018 có cường độ 7,1 độ và trận động đất Ridgecrest, California năm 2019 có cường độ 7,1 độ.

Nhóm phát hiện trước mỗi trận động đất, ở một số khu vực nam trung bộ Alaska và nam California đã xảy ra các hoạt động địa chấn ở mức độ thấp bất thường kéo dài khoảng 3 tháng. 

"Mạng lưới địa chấn hiện đại tạo ra các tập dữ liệu khổng lồ mà khi được phân tích đúng cách, có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị về các dấu hiệu báo trước của các sự kiện địa chấn", Girona nói. 

"Các tiến bộ trong học máy và điện toán hiệu suất cao có thể đóng vai trò chuyển đổi, giúp các nhà nghiên cứu xác định các mô hình có ý nghĩa có thể báo hiệu một trận động đất sắp xảy ra", ông thêm.

Các tác giả tuyên bố thuật toán sẽ được thử nghiệm trong các tình huống gần như thời gian thực để xác định và giải quyết các thách thức tiềm năng đối với việc dự báo động đất. Họ cũng bổ sung rằng phương pháp này không nên được áp dụng ở các khu vực mới mà không đào tạo thuật toán với các dữ liệu địa chấn lịch sử của khu vực đó.

"Dự báo chính xác có thể cứu sống và giảm thiểu thiệt hại kinh tế bằng cách cung cấp cảnh báo sớm cho phép sơ tán và chuẩn bị kịp thời", Girona nhấn mạnh.

"Tuy nhiên, sự không chắc chắn vốn có trong dự báo động đất cũng đặt ra những câu hỏi đáng kể về đạo đức và thực tiễn. Báo động giả có thể dẫn đến hoảng loạn không cần thiết, làm gián đoạn kinh tế và mất niềm tin của công chúng, trong khi các dự đoán sai lầm có thể gây ra hậu quả thảm khốc", ông thêm.

Theo TT