Sinyal AI dan gravitasi dapat dengan cepat mendeteksi gempa bumi besar

Prize oke punya Data SGP 2020 – 2021.

Gempa besar tidak hanya menggerakkan tanah — mereka membuat penyesuaian kecepatan cahaya terhadap medan gravitasi bumi. Sekarang, para peneliti telah melatih komputer untuk mengidentifikasi sinyal gravitasi kecil ini, menunjukkan bagaimana sinyal dapat digunakan untuk menandai lokasi dan ukuran gempa kuat hampir secara instan.

Ini adalah langkah pertama untuk menciptakan sistem peringatan dini untuk gempa paling kuat di planet ini, para ilmuwan melaporkan 11 Mei di Alam.

Sistem seperti itu dapat membantu memecahkan masalah pelik dalam seismologi: cara cepat menentukan magnitudo sebenarnya dari gempa besar segera setelah itu terjadi, kata Andrea Licciardi, ahli geofisika di Université Côte d’Azur di Nice, Prancis. Tanpa kemampuan itu, jauh lebih sulit untuk secara cepat dan efektif mengeluarkan peringatan bahaya yang dapat menyelamatkan nyawa.

Saat gempa bumi besar pecah, goncangan dan getaran mengirimkan gelombang seismik melalui tanah yang tampak sebagai goyangan besar pada seismometer. Tetapi metode deteksi berbasis gelombang seismik saat ini terkenal mengalami kesulitan membedakan antara, katakanlah, gempa berkekuatan 7,5 dan gempa berkekuatan 9 dalam beberapa detik setelah peristiwa semacam itu.

Itu karena perkiraan awal besarnya didasarkan pada ketinggian gelombang seismik yang disebut gelombang P, yang pertama kali tiba di stasiun pemantau. Namun untuk gempa terkuat, amplitudo gelombang P awal itu maksimal, membuat gempa dengan magnitudo berbeda sulit dibedakan.

Tapi gelombang seismik bukanlah tanda awal gempa. Semua massa yang bergerak di sekitar gempa besar juga mengubah kerapatan batuan di lokasi yang berbeda. Pergeseran densitas tersebut diterjemahkan menjadi perubahan kecil di medan gravitasi bumi, menghasilkan gelombang “elastogravitasi” yang merambat melalui tanah dengan kecepatan cahaya — bahkan lebih cepat daripada gelombang seismik.

Sinyal seperti itu pernah dianggap terlalu kecil untuk dideteksi, kata seismolog Martin Vallée dari Institut de Physique du Globe de Paris, yang tidak terlibat dalam studi baru. Kemudian pada tahun 2017, Vallée dan rekan-rekannya adalah orang pertama yang melaporkan melihat sinyal elastogravitasi ini dalam data stasiun seismik. Temuan tersebut membuktikan bahwa “Anda memiliki jendela di antara awal gempa dan waktu saat Anda menerimanya [seismic] ombak,” kata Vallee.

Tetapi para peneliti masih merenungkan bagaimana mengubah sinyal elastogravitasi ini menjadi sistem peringatan dini yang efektif. Karena goyangan gravitasi sangat kecil, mereka sulit dibedakan dari kebisingan latar belakang dalam data seismik. Ketika para ilmuwan melihat secara retroaktif, mereka menemukan bahwa hanya enam mega-gempa bumi dalam 30 tahun terakhir yang menghasilkan sinyal elastogravitasi yang dapat diidentifikasi, termasuk gempa bumi Tohoku-Oki berkekuatan 9 pada 2011 yang menghasilkan tsunami dahsyat yang membanjiri dua pembangkit listrik tenaga nuklir di Fukushima, Jepang (SN: 16/3/11). (Perkiraan awal berbasis gelombang AP untuk magnitudo gempa itu adalah 7,9.)

Di situlah komputer bisa masuk, kata Licciardi. Dia dan rekan-rekannya menciptakan PEGSNet, jaringan pembelajaran mesin yang dirancang untuk mengidentifikasi “Sinyal ElastoGravity yang Cepat”. Para peneliti melatih mesin pada kombinasi data seismik nyata yang dikumpulkan di Jepang dan 500.000 sinyal gravitasi simulasi untuk gempa bumi di wilayah yang sama. Data gravitasi sintetis sangat penting untuk pelatihan, kata Licciardi, karena data sebenarnya sangat langka, dan model pembelajaran mesin memerlukan masukan yang cukup untuk dapat menemukan pola dalam data.

Setelah dilatih, komputer kemudian diberi tes: Melacak asal dan evolusi gempa Tohoku 2011 seolah-olah terjadi secara real time. Hasilnya menjanjikan, kata Licciardi. Algoritme mampu secara akurat mengidentifikasi besaran dan lokasi gempa lima hingga 10 detik lebih awal daripada metode lain.

Studi ini adalah bukti konsep dan mudah-mudahan dasar untuk prototipe sistem peringatan dini, kata Licciardi. “Saat ini, itu disesuaikan untuk bekerja … di Jepang. Kami ingin membangun sesuatu yang dapat bekerja di daerah lain” yang dikenal dengan gempa kuat, termasuk Chili dan Alaska. Pada akhirnya, harapannya adalah membangun satu sistem yang dapat bekerja secara global.

Hasilnya menunjukkan bahwa PEGSNet berpotensi menjadi alat yang ampuh untuk peringatan dini gempa, terutama bila digunakan bersama alat pendeteksi gempa lainnya, kata Vallée.

Namun, lebih banyak pekerjaan yang perlu dilakukan. Untuk satu hal, algoritme dilatih untuk mencari satu titik asal gempa, yang merupakan perkiraan yang masuk akal jika Anda berada jauh. Tapi dari dekat, asal gempa tidak lagi terlihat seperti titik, itu sebenarnya wilayah yang lebih besar yang telah pecah. Jika para ilmuwan menginginkan perkiraan yang akurat tentang di mana retakan terjadi di masa depan, mesin perlu mencari daerah, bukan titik, tambah Vallée.

Kemajuan yang lebih besar bisa datang di masa depan karena para peneliti mengembangkan instrumen yang jauh lebih sensitif yang dapat mendeteksi gangguan yang disebabkan gempa yang lebih kecil ke medan gravitasi Bumi sambil menyaring sumber kebisingan latar belakang lain yang mungkin mengaburkan sinyal. Bumi, kata Vallée, adalah lingkungan yang sangat bising, mulai dari lautan hingga atmosfernya.

“Ini sedikit sama dengan tantangan yang dihadapi fisikawan ketika mereka mencoba mengamati gelombang gravitasi,” kata Vallée. Riak-riak dalam ruang-waktu ini, yang dipicu oleh tumbukan kosmik kolosal, adalah jenis gelombang yang digerakkan oleh gravitasi yang sangat berbeda (SN: 2/11/16). Tapi sinyal gelombang gravitasi juga dikerdilkan oleh kebisingan Bumi – dalam hal ini, mikrotremor di tanah.

Related posts