Một hệ thống tương tự sử dụng nhiều sức mạnh tính toán truyền thống hơn đã tồn tại ở Bờ Tây nước Mỹ là ShakeAlert. Nó hoạt động bằng cách phát hiện các sóng đầu tiên của chuyển động động đất, được gọi là sóng P và sau đó tính toán thời điểm tập hợp các sóng gây ra hầu hết các rung lắc, sóng S chuyển động chậm hơn, sẽ đến.
Hệ thống mới đang được phát triển được gọi là DeepShake cũng nhằm cung cấp cảnh báo trong vài giây về sự rung chuyển sắp xảy ra khi một trận động đất bắt đầu. Tuy nhiên, DeepShake sử dụng một mạng nơ-ron sâu của AI để xác định các mô hình từ các trận động đất trong quá khứ nhằm dự đoán rung chuyển từ một trận động đất mới sẽ di chuyển như thế nào. Điều này có thể dẫn đến quá trình xử lý nhanh hơn và khả năng tổng quát hóa dễ dàng hơn trên các vùng dễ xảy ra động đất khác nhau.
Avoy Datta, một sinh viên đang học thạc sĩ về kỹ thuật điện tại Đại học Stanford cho biết: “Khi chúng tôi bắt đầu dự án này, mục tiêu của chúng tôi là đánh bại các phương trình dự đoán chuyển động trên mặt đất hiện đang được sử dụng để lập trình các hệ thống cảnh báo rung DeepShake. Nếu chúng tôi chạy 25 mô hình DeepShake, thì sẽ mất khoảng 6,1 mili giây trên một GPU nghiên cứu duy nhất (đơn vị xử lý đồ họa). Điều này sẽ nhanh chóng mặt."
Dự đoán rung lắc nhanh
Trong một bài thuyết trình vào ngày 23/4 tại cuộc họp trực tuyến của Hiệp hội Địa chấn Mỹ, Datta và đồng nghiệp của mình, Daniel Wu, sinh viên Đại học Stanford, đã báo cáo kết quả của họ sau khi điều chỉnh DeepShake để dự đoán chuyển động trên mặt đất của các trận động đất gần Ridgecrest, California. Ridgecrest nằm trong Vùng cắt trượt phía Đông California đang hoạt động mạnh và vào năm 2019, một chuỗi các trận động đất đã làm rung chuyển khu vực này. Trận động đất lớn nhất, mạnh 7,1 độ richter, xảy ra vào ngày 5 tháng 7.
Datta, Wu và các đồng nghiệp của họ đã sử dụng chuỗi trận động đất này để huấn luyện DeepShake dự đoán rung chuyển mặt đất trong khu vực. Họ bắt đầu với tập dữ liệu gồm hơn 36.000 trận động đất xảy ra ở Ridgecrest từ tháng 7 đến tháng 9 năm 2019 (hầu hết đều khá nhỏ). Họ đưa 80% tập dữ liệu vào mạng nơ-ron sâu, tiết kiệm 10% cho việc điều chỉnh các thông số của mạng và 10% cuối cùng để kiểm tra xem kết quả của mạng có khớp với thực tế hay không.
Wu cho biết, mặc dù DeepShake không được cung cấp thông tin về vị trí hoặc loại động đất nhưng nó có thể cảnh báo rung chuyển tại các trạm địa chấn khác trong mạng từ 3 đến 13 giây trước khi nó xảy ra.
Mặt đất rung chuyển tại bất kỳ điểm nhất định nào có thể khó dự đoán. Ví dụ: ShakeAlert không gửi được cảnh báo trong các trận động đất lớn nhất trong chuỗi Ridgecrest vào năm 2019.
Các nhà phát triển của ShakeAlert đã thực hiện các thay đổi đối với nó kể từ năm 2019. Không giống như ShakeAlert, sử dụng nhiều phương trình phổ quát hơn với các giả định được tích hợp sẵn, DeepShake sẽ được điều chỉnh lại ở từng khu vực riêng lẻ.
