Menggunakan Kecerdasan Buatan Membuat Sistem Peringatan Dini Tsunami – Para ilmuwan telah mengembangkan sistem peringatan dini tsunami yang canggih dengan memadukan teknologi akustik dan kecerdasan buatan (artificial intelligence). Tujuan dari sistem ini adalah untuk mengklasifikasikan gempa bumi secara cepat dan menentukan potensi risiko tsunami. Para ilmuwan merekomendasikan penggunaan mikrofon bawah air atau hidrofon untuk mengukur radiasi akustik yang dihasilkan oleh gempa bumi. Hal ini memberikan informasi tentang peristiwa tektonik yang bergerak jauh lebih cepat daripada gelombang tsunami.

Dalam studi velvetmedia.id ini, para ilmuwan menyelidiki empat skenario gempa bumi berbeda yang terkait dengan peristiwa tsunami masa lalu. Data yang diperoleh kemudian divektorisasi, dengan persegi panjang merah dan kuning mewakili dimensi, lokasi, dan orientasi gempa yang diproyeksikan. Salah satu contoh gempa bumi yang dianalisis adalah tsunami pada 29 September 2009 di Samoa.

Dengan adanya pengembangan sains dan teknologi ini, diharapkan mampu memberikan peringatan dini yang lebih akurat dan efektif untuk mengurangi risiko kejadian tsunami yang berdampak pada kerugian yang besar.

Peningkatan keamanan masyarakat dalam menghadapi bencana alam seperti tsunami menjadi salah satu fokus utama sains dan teknologi saat ini. Model kebalikan yang diusulkan untuk radiasi akustik berhasil memberikan data yang akurat mengenai tsunami yang terjadi di wilayah Jepang pada berbagai waktu. Dalam model komputasi tersebut, triangulasi sumber gempa dan algoritma kecerdasan buatan digunakan untuk mengklasifikasikan jenis dan besarnya slip. Para ilmuwan kemudian dapat menghitung properti penting seperti panjang dan lebar efektif, kecepatan pengangkatan, dan durasi, yang menentukan ukuran tsunami tersebut.

Namun, peringatan dini untuk bencana alam seperti tsunami masih merupakan hal yang sulit dilakukan. Risiko tsunami sangat bergantung pada ciri-ciri gempa bawah laut yang memicunya. Oleh karena itu, pengembangan teknologi untuk mendeteksi gempa bawah laut secara dini menjadi hal yang sangat penting. Dengan demikian, sains dan teknologi dapat berperan dalam meningkatkan keselamatan dan keamanan masyarakat dari bencana alam seperti tsunami.

Gempa bumi bawah laut adalah kejadian yang terjadi akibat pertemuan atau tubrukan dari lempeng tektonik, dan seringkali dapat mengakibatkan terjadinya tsunami. Demi mempelajari fenomena ini, para peneliti dari University of California, Los Angeles dan Cardiff University di Inggris telah mengembangkan sistem peringatan dini yang menggunakan teknologi akustik canggih dan kecerdasan buatan.

Dalam studi yang diterbitkan dalam jurnal Physics of Fluids oleh AIP Publishing, para peneliti membahas tentang penggunaan sistem tersebut dan menekankan pentingnya mengetahui jenis slip pada tahap awal penilaian untuk meningkatkan keandalan sistem peringatan melalui validasi silang independen.

Dengan demikian, sains dan teknologi dapat digunakan untuk melindungi masyarakat dari bahaya gempa bumi dan tsunami. Studi tersebut dapat diakses secara daring dengan judul “Numerical Validation of an Effective Slender Fault Source Solution for Past Tsunami Scenarios”.

Dalam kasus ini, waktu memainkan peran yang sangat penting. Seiring dengan kemajuan sains dan teknologi, para peneliti telah mengusulkan solusi baru untuk mempercepat proses peringatan dini tsunami. Sistem peringatan dini yang mengandalkan pelampung gelombang laut dalam terkadang tidak cukup memberikan waktu evakuasi yang memadai. Oleh karena itu, para peneliti menyarankan untuk mengukur radiasi akustik yang dihasilkan oleh gempa bumi sebagai alternatif yang lebih cepat daripada pengukuran ketinggian air.

Menggunakan mikrofon bawah air atau hidrofon, para peneliti dapat merekam gelombang akustik dan memantau aktivitas tektonik secara real-time. Radiasi akustik dapat bergerak melalui kolom air dengan cepat dan membawa informasi tentang sumber asal serta medan tekanannya dapat dideteksi di lokasi yang jauh, bahkan ribuan kilometer jauhnya dari sumber. “Derivasi solusi analitik untuk medan tekanan adalah faktor kunci dalam analisis real-time,” kata rekan penulis Usama Kadri.

Dengan kemajuan teknologi dan sains, solusi baru ini memberikan harapan bagi meningkatkan keselamatan manusia dan mengurangi kerusakan akibat bencana tsunami. Tsunami dapat menjadi peristiwa merusak yang menyebabkan banyak korban jiwa dan menghancurkan kawasan pesisir. Oleh karena itu, solusi yang lebih cepat dan lebih akurat dalam memberikan peringatan dini sangatlah penting.

Selain itu, fenomena tsunami dapat menyebabkan dampak sosial dan ekonomi yang sangat signifikan, terutama dalam hal kerusakan infrastruktur. Namun, melalui penggunaan sains dan teknologi yang tepat, informasi mengenai ukuran dan skala tsunami dapat didapatkan dengan lebih cepat dan andal. Salah satu cara untuk melakukan hal tersebut adalah melalui pemantauan gelombang akustik-gravitasi yang dapat bergerak lebih cepat daripada gelombang tsunami, sehingga memberikan lebih banyak waktu sebelum mencapai daratan.

Pada studi yang dilakukan, model komputasi yang dikembangkan menggunakan algoritma kecerdasan buatan dan hidrofon untuk melakukan triangulasi sumber gempa. Melalui komputasi ini, jenis dan besarnya slip dapat diklasifikasikan dengan lebih akurat. Dengan demikian, penggunaan sains dan teknologi dapat membantu kita untuk lebih memahami fenomena tsunami dan mengambil tindakan yang tepat untuk mengurangi dampaknya.

Baca juga: Kini Pertama Kalinya Paradoks Dunia Kuantum Terkonfirmasi Diukur

Setelah itu, model tersebut melakukan perhitungan terhadap properti penting seperti panjang dan lebar efektif, kecepatan pengangkatan, dan durasi untuk menentukan ukuran tsunami yang mungkin terjadi. Dalam pengujian yang dilakukan oleh penulis menggunakan data hidrofon yang tersedia, model tersebut berhasil secara instan dan berhasil menggambarkan parameter gempa dengan tingkat komputasi yang rendah.

Kemudian, mereka memperbaiki model dengan memfaktorkan lebih banyak informasi untuk meningkatkan akurasi karakterisasi tsunami. Pekerjaan mereka dalam memprediksi risiko tsunami merupakan bagian dari proyek yang lebih besar dalam meningkatkan sistem peringatan bahaya.

Klasifikasi tsunami juga menjadi aspek back-end dari perangkat lunak yang dapat meningkatkan keamanan anjungan dan kapal lepas pantai. Dalam hal ini, sains dan teknologi memainkan peran penting dalam mengembangkan sistem peringatan bahaya yang lebih akurat dan efektif.