Kecerdasan Buatan Menjadi Harapan

Namun, baru-baru ini, ada kehebohan yang berkembang seputar kemampuan kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) untuk mendeteksi jenis sinyal gempa bumi halus yang terlewatkan oleh manusia.

Algoritma pembelajaran mesin dapat menganalisis sejumlah besar data dari gempa bumi masa lalu untuk mencari pola yang dapat digunakan untuk memprediksi kejadian di masa mendatang.

"Prediksi berbasis pembelajaran mesin semacam ini telah menghasilkan banyak minat," kata Chris Marone, seorang profesor geosains di Sapienza University of Rome di Italia, dan Penn State University di Pennsylvania, AS.

Untuk memprediksi terjadinya gempa ia dan rekan-rekannya selama lima tahun terakhir telah mengembangkan algoritma yang mampu mendeteksi kegagalan dalam simulasi patahan gempa di laboratorium. Dengan menggunakan balok granit seukuran kepalan tangan, mereka dapat menciptakan kembali tekanan dan gesekan yang mungkin terjadi pada patahan, membangun tekanan hingga patahan tergelincir, menciptakan apa yang mereka sebut "gempa lab".

"Gelombang elastis berjalan melalui patahan saat pecah sedikit demi sedikit," kata Marone. "Kami dapat memprediksi kapan kegagalan akan terjadi di laboratorium berdasarkan perubahan sifat elastis ini dan kebisingan yang berasal dariforeshocksdi zona patahan itu sendiri. Kami ingin mengirimkannya ke Bumi, tetapi kami belum sampai ke sana," ujar dia.

Mentransfer kekuatan prediksi AI ini ke lingkungan zona patahan dunia nyata yang lebih besar dan kompleks jauh lebih menantang. "Ada beberapa kasus di mana orang telah mengetahui bagaimana melakukannya setelah prediksi setelah gempa bumi yang menunjukkan bahwa ini mungkin berhasil," ucap Marone. "Tapi belum ada terobosan besar," terang dia.

Ilmuwan di Tiongkok, misalnya, telah mencari riak partikel bermuatan listrik di ionosfer Bumi pada hari-hari menjelang gempa bumi yang disebabkan oleh perubahan medan magnet di atas zona patahan. Satu kelompok yang dipimpin oleh Jing Liu di Institute of Earthquake Forecasting di Beijing, mengatakan dapat melihat gangguan pada elektron atmosfer di atas episentrum gempa yang melanda Baja, California, 10 hari sebelum terjadi pada awal April 2010.

Kelompok lain yang berbasis di Israel baru-baru ini mengklaim dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk memprediksi gempa besar 48 jam sebelumnya. Akurasi yang diperoleh mencapai83 persen dengan memeriksa perubahan kandungan elektron di ionosfer selama 20 tahun terakhir.

Tiongkok jelas menempatkan harapannya pada petunjuk di ionosfer ini. Pada 2018, Negeri Panda ini meluncurkan China Seismo-Electromagnetic Satellite (CSES) untuk memantau anomali listrik di ionosfer Bumi. Tahun lalu, para ilmuwan di China's Earthquake Network's Centre di Beijing, mengklaim telah menemukan penurunan kerapatan elektron di ionosfer dua pekan dan satu pekan sebelum gempa bumi yang melanda daratan Tiongkok pada Mei 2021 dan Januari 2022.

Sekali lagi, mereka menggunakan data retrospektif, sehingga mendapat manfaat dari melihat ke belakang. Dan mereka memperingatkan bahwa bahkan dengan data satelit, temuan mereka masih jauh dari kemampuan memprediksi gempa bumi yang akan datang.

Prediksi Hewan

Laporan tentang hewan yang ketakutan dan melarikan diri dalam kepanikan sebelum gempa bumi terjadi ribuan tahun yang lalu, sulit untuk digunakan pengamatan ini dengan cara yang berarti. Perilaku hewan tidak selalu memungkinkan prediksi yang akurat.

Di Tiongkok ada laporan tentang satu gempa bumi yang diprediksi beberapa dekade lalu dengan bantuan perilaku hewan yang tidak biasa. Tetapi prestasi tersebut tidak pernah terulang pada gempa-gempa lainnya.

Namun, para ilmuwan di Max Planck Institute of Animal Behavior di Jerman mencatat perilaku sapi, domba, dan anjing di daerah rawan gempa di Italia. Hewan mengubah perilaku mereka lebih awal, semakin dekat mereka dengan pusat gempa dan gempa bumi yang akan datang.

"Kami tidak dapat menentukan lokasi yang tepat di mana peristiwa yang akan datang akan terjadi," kata mereka, sebagian karena gempa bumi besar dapat menyebabkan arus jauh dari pusatnya, yang membuat konfirmasi lokasi yang tepat menjadi sulit.

Peneliti lain menaruh harapan mereka pada sinyal yang berbeda. Di Jepang, beberapa mengklaim dapat menggunakan perubahan uap air di atas zona gempa untuk membuat prediksi. Tes menunjukkan prediksi ini memiliki akurasi 70 persen, meskipun mereka hanya dapat mengatakan bahwa gempa bumi mungkin terjadi di beberapa titik di bulan depan.

Yang lain telah mencoba menggunakan riak kecil dalam gravitasi Bumi yang dapat terjadi sebelum gempa.

Namun terlepas dari semua klaim ini, tidak ada yang berhasil memprediksi di mana dan kapan gempa bumi akan terjadi sebelum terjadi. "Kami hanya tidak memiliki infrastruktur untuk melakukan pemantauan yang kami perlukan," kata Morone.

"Siapa yang akan mengeluarkan 100 juta juta dollar AS untuk memasang satu set seismometer yang kami gunakan di lab untuk memantau kesalahan? Kami tahu cara memprediksi gempa di laboratorium, tetapi yang tidak kami ketahui adalah jika benar-benar mentransfer ke kompleksitas kesalahan dunia nyata. Patahan Anatolia timur, misalnya, berada di wilayah yang kompleks di dunia - bukan satu bidang patahan sederhana tetapi banyak hal yang datang bersama-sama," ujar dia.

Bahkan dengan kemampuan untuk membuat prakiraan yang lebih baik, masih ada pertanyaan tentang apa yang harus dilakukan dengan informasi tersebut. Sampai akurasi meningkat, mengevakuasi seluruh kota atau meminta orang untuk menjauh dari bangunan yang berisiko dapat merugikan jika terjadi kesalahan.

Tapi Marone melihat ke dunia peramalan meteorologi untuk beberapa indikasi tentang apa yang mungkin terjadi jika data membaik. "Mereka sudah memprediksi peristiwa cuaca besar dengan akurat sebelumnya," kata Marone. hay/I-1