Hotline: 0941068156

Thứ năm, 16/05/2024 11:05

Tin nóng

Lai Châu: Đa cổ thụ hơn 500 tuổi được công nhận Cây Di sản Việt Nam

Hội Bảo vệ Thiên nhiên và Môi trường Việt Nam: Nỗ lực hoàn thành kế hoạch 6 tháng đầu năm 2024

Quần thể 53 cây cổ thụ tại Bình Dương được công nhận Cây Di sản Việt Nam

Quần thể chè Shan tuyết cổ thụ ở Sơn La được công nhận Cây Di sản Việt Nam

Cây nghiến Di sản - Tài sản vô giá của núi rừng Lâm Bình

Tam Kỳ (Quảng Nam): Đón Bằng công nhận Cây Di sản Việt Nam đối với quần thể 9 cây sưa cổ thụ

Cần cơ chế bảo tồn, phát huy giá trị Cây Di sản Việt Nam

Phát hiện 6.978 vụ vi phạm về môi trường trong 3 tháng đầu năm 2024

Hải Dương: Cây muồng ràng ràng 300 năm tuổi được công nhận Cây Di sản Việt Nam

Thanh Oai (Hà Nội): 5 cây cổ thụ được công nhận Cây Di sản Việt Nam

Giờ Trái đất 2024: Cả nước tiết kiệm được 428.000 kWh

Quần thể 9 cây sưa cổ thụ ở Tam Kỳ được công nhận Cây Di sản Việt Nam

Hải Phòng: Bồ đề và bàng cổ thụ được công nhận Cây Di sản Việt Nam

6 cổ thụ ở Tam Nông được công nhận Cây Di sản Việt Nam

Cuộc thi viết về Cây Di sản Việt Nam: Lan tỏa thông điệp bảo vệ cảnh quan, môi trường ứng phó biến đổi khí hậu

Phát động cuộc thi viết về Cây Di sản Việt Nam

Khẩn trương ứng phó cao điểm xâm nhập mặn

Cẩm Phả (Quảng Ninh): Nhiều cây cổ thụ được công nhận Cây Di sản Việt Nam

Vĩnh Phúc: Duối cổ thụ hơn 700 tuổi được công nhận Cây Di sản Việt Nam

Cây Di sản - Báu vật nghìn năm tuổi giữa núi rừng Na Hang

Thứ năm, 16/05/2024

Công nghệ mới trong dự đoán tác động của sóng thần

Thứ năm, 05/01/2023 04:01

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

Năm 2011, vùng đông bắc Nhật Bản hứng chịu trận sóng thần kinh hoàng cướp đi sinh mạng của khoảng 18.500 người. Kể từ đó, quốc gia này đã tập trung vào việc ngăn chặn một kết quả tương tự trong tương lai. 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.

Iyan Mulia, trưởng nhóm nghiên cứu và là nhà khoa học tại RIKEN giải thích: “Ưu điểm chính của phương pháp của chúng tôi là tốc độ dự đoán, điều rất quan trọng để cảnh báo sớm. Mô hình sóng thần thông thường đưa ra dự đoán sau 30 phút, quá muộn. Nhưng mô hình của chúng tôi có thể đưa ra dự đoán trong vòng vài giây".

(Ảnh minh hoạ)

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. Tuy nhiên, để hoạt động hiệu quả, dữ liệu do các cảm biến tạo ra cần phải được chuyển đổi thành độ cao và phạm vi sóng thần dọc theo bờ biển. Điều này thường yêu cầu giải các phương trình phi tuyến tính khó, có thể mất khoảng 30 phút trên máy tính tiêu chuẩn, dẫn tới không đủ thời gian sơ tán trước thảm họa.

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

Vào tháng 12/2021, các nhà nghiên cứu phát triển phương pháp mới để phát hiện sóng thần qua từ trường tạo ra khi sóng thần di chuyển qua nước dẫn điện dưới biển. Từ trường này có thể được phát hiện vài phút trước khi mực nước biển dâng lên, cung cấp thêm thời gian phản ứng. Tuy rất ấn tượng, phương pháp cũ không thể cạnh tranh với mô hình mới nhất của RIKEN. Tuy nhiên, mô hình chỉ chính xác với những cơn sóng thần lớn cao trên 1,5 mét. Mulia và cộng sự đang làm việc để cải thiện độ chính xác của mô hình với các cơn sóng thần nhỏ hơn.

 

 

Thu Thảo 

 

 

Thích và chia sẻ bài viết:

Bình luận

    Bình luận của bạn

    cmt
      Web đang chạy kỹ thuật
      Zalo phone Hotline