Hotline: 0941068156

Chủ nhật, 11/05/2025 20:05

Tin nóng

Đề xuất áp dụng quy chuẩn khí thải trước tại những nơi có nguy cơ ô nhiễm cao

Chủ đề của Tuần lễ Biển và Hải đảo Việt Nam 2025 là “Công nghệ xanh để đại dương bền vững”

Vi phạm về môi trường trong 4 tháng đầu năm giảm mạnh

Việt Nam – Kazakhstan: Tiếp tục đẩy mạnh quan hệ hợp tác trong nhiều lĩnh vực

Thời tiết ngày 7/5: Bắc Bộ nắng nóng cục bộ, nhiều nơi trên 38°C

[Nghị quyết 68-NQ/TW] Kinh tế tư nhân là một động lực quan trọng nhất của nền kinh tế

Tổng Bí thư Tô Lâm sẽ thăm Liên bang Nga, dự Lễ kỷ niệm 80 năm Ngày Chiến thắng tại Nga

Quần thể nghiến cổ thụ ở Tuyên Quang được công nhận Cây Di sản Việt Nam

Dự án đường sắt Lào Cai - Hà Nội - Hải Phòng khởi công vào cuối năm 2025

Kỷ niệm 50 năm Giải phóng miền Nam, thống nhất đất nước

Nguy cơ cao cháy rừng ở nhiều nơi khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ

Việt Nam – Nhật Bản: Đẩy mạnh hợp tác ứng phó thiên tai, biến đổi khí hậu

Thúc đẩy hợp tác song phương về chuyển dịch năng lượng giữa Việt Nam và Nhật Bản

Tổng Bí thư đề xuất các định hướng hợp tác chiến lược giữa Việt Nam và Nhật Bản

Huy động doanh nghiệp có năng lực tham gia phát triển công nghiệp đường sắt

Hà Giang: 4 cổ thụ được công nhận Cây Di sản Việt Nam

Thủ tướng kêu gọi các quốc gia đoàn kết, hợp tác ứng phó biến đổi khí hậu

Tăng cường công tác bảo đảm an ninh, trật tự dịp nghỉ Lễ 30/4

Quần thể 17 cây cổ thụ ở huyện đảo Cồn Cỏ được công nhận Cây Di sản Việt Nam

Các nước nêu quan điểm tại P4G Việt Nam – 2025

Chủ nhật, 11/05/2025

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