A wave approaches Miyako City from the Heigawa estuary in Iwate Prefecture after the magnitude 8.9 earthquake struck the area March 11, 2011. Five years on from the tsunami that triggered meltdowns at Japan’s Fukushima nuclear plant, the page is anything but turned. A magnitude 9 earthquake and towering tsunami on March 11, 2011 killed nearly 16,000 people along Japan's northeastern coast and left more than 2,500 missing. The 10-metre (33-foot) tsunami swept away everything in its path, including houses, ships, cars and farm buildings. REUTERS/Mainichi ShimbunFOR EDITORIAL USE ONLY. NOT FOR SALE FOR MARKETING OR ADVERTISING CAMPAIGNS. JAPAN OUT. NO COMMERCIAL OR EDITORIAL SALES IN JAPAN SEARCH "FROM THE FILES JAPAN DISASTER" FOR ALL IMAGES SEARCH "FROM THE FILES JAPAN DISASTER" FOR ALL IMAGES TPX IMAGES OF THE DAY

Tsunamiurile ar putea fi anticipate mai bine dacă oamenii de ştiinţă ar reuşi să evalueze în timp real intensitatea seismelor care le provoacă, iar un algoritm bazat pe inteligenţă artificială, descris recent într-un studiu publicat în revista Nature, ar putea să răspundă acestei provocări şi să contribuie astfel la limitarea pagubelor, informează AFP, citată de Agerpres. Pe 11 martie 2011, unul dintre cele mai violente cutremure de pământ înregistrate vreodată în lume s-a produs în adâncul Oceanului Pacific, în largul coastelor nord-estice ale Japoniei, şi a provocat un val mareic care a făcut aproape 18.500 de victime şi a declanşat catastrofa nucleară de la Fukushima. Magnitudinea seismului a fost de 9 grade pe scara Richter, dar, în timpul cutremurului, sistemele de alertă au evaluat-o doar la 8,1 grade. A fost o subestimare importantă, dar aproape inevitabilă atunci când vine vorba despre mega-seisme. „Instrumentele actuale de măsurare a undelor seismice sunt limitate”, a subliniat Quentin Bletery, coautor al acestui studiu publicat în revista Nature. Ele sunt prea lente şi dincolo de un anumit prag – o magnitudine de 8 – au tendinţa „de a fi saturate şi de a face o predicţie de cel mult 8, indiferent de ceea ce se întâmplă”, a explicat acest geofizician de la Institutul de Cercetare pentru Dezvoltare (IRD) din Franţa. În 2017 au fost descoperite semnale mai rapide decât undele seismice: PEGS (Prompt Elastro-Gravity Signals), care sunt perturbaţii ale câmpului gravitaţional terestru, provocate de cutremure de pământ. Acestea se deplasează cu viteza luminii.
Însă aceste semnale sunt prea slabe pentru a fi exploatate direct. Cercetătorii de la IRD din cadrul Universităţii Cote d’Azur au decis să elaboreze un model de învăţare aprofundată bazat pe modelarea computerizată a semnalelor PEGS. Algoritmul de inteligenţă artificială (AI) a fost antrenat pornind de la 350.000 de scenarii de seisme virtuale de-a lungul principalelor falii tectonice ale Japoniei, calculând toate semnalele gravitaţionale prevăzute. „Pentru fiecare seism virtual, noi am antrenat algoritmul AI, dându-i de fiecare dată răspunsul, pentru a găsi magnitudinea şi localizarea pe baza PEGS aşteptate”, a explicat Quentin Bletery. Modelul a fost testat apoi pe date reale, cele obţinute de la seismul din martie 2011. Rezultatul: algoritmul a prezis o localizare corectă şi o magnitudine apropiată – cu o diferenţă de doar 0,3 grade – în primele 50 de secunde. Algoritmul a precizat magnitudinea exactă – 9 – după doar două minute. „În 2011, am avut nevoie de mai multe ore pentru a evalua exact, mult după producerea tsunamiului. Or, cu o estimare de 8,1, ne aşteptam la valuri cu înălţimea de cel mult trei metri”, a precizat acelaşi cercetător francez. Acea înălţime nu ar fi pus nicio problemă digurilor ridicate pe coastele japoneze. Însă un seism cu magnitudinea 9 provoacă valuri de peste 15 metri… Dacă am fi ştiut asta înainte, am fi evacuat mai mulţi oameni”, a subliniat el. Algoritmul se află în prezent în faza de testare în Peru şi are potenţialul de a fi integrat în sistemele de alertă din regiunile ameninţate de tsunamiuri.