Lima tahun lalu, Paul Johnson tidak akan mengira bahwa memprediksi gempa bumi akan mungkin terjadi. Sekarang, dia tidak begitu yakin.
"Saya tidak bisa mengatakan kita akan melakukannya, tetapi saya jauh lebih berharap kita akan membuat banyak kemajuan dalam beberapa dekade, " kata seismolog Laboratorium Nasional Los Alamos. "Aku lebih penuh harapan sekarang daripada sebelumnya."
Alasan utama untuk harapan baru itu adalah sebuah teknologi yang Johnson mulai perhatikan sekitar empat tahun lalu: pembelajaran mesin. Banyak suara dan gerakan kecil di sepanjang garis patahan tektonik tempat gempa terjadi telah lama dianggap tidak berarti. Tetapi pembelajaran mesin — melatih algoritma komputer untuk menganalisis data dalam jumlah besar untuk mencari pola atau sinyal — menunjukkan bahwa beberapa sinyal seismik kecil mungkin penting.
Model komputer semacam itu bahkan mungkin menjadi kunci untuk membuka kunci kemampuan untuk memprediksi gempa bumi, kemungkinan kecil yang sangat kontroversial, banyak ahli seismologi menolak bahkan mendiskusikannya.
Ketika teori lempeng tektonik naik pada tahun 1960-an, banyak ilmuwan berpikir bahwa prediksi gempa hanya masalah waktu saja. Setelah gempa kecil yang disebabkan oleh lempeng bergeser dapat dimodelkan, pemikiran itu berlanjut, seharusnya bisa memprediksi gempa bumi yang lebih besar berhari-hari atau bahkan berminggu-minggu sebelumnya. Tetapi banyak faktor, dari jenis batuan hingga jarak sesar, mempengaruhi kekuatan gempa bumi, dan dengan cepat menjadi jelas bahwa model aktivitas tektonik skala kecil tidak dapat memberikan cara yang andal untuk memprediksi gempa bumi besar. Mungkin pergeseran dan slip kecil, yang terjadi ratusan kali per hari, dapat mengindikasikan sedikit peningkatan dalam kemungkinan gempa besar yang melanda, tetapi bahkan setelah segerombolan aktivitas tektonik kecil, gempa besar masih sangat tidak mungkin terjadi. Sinyal yang lebih baik untuk gempa yang masuk diperlukan jika prediksi akan menjadi kenyataan.
Menggunakan pembelajaran mesin untuk menemukan sinyal seperti itu kemungkinan jauh - jika itu mungkin. Dalam sebuah penelitian yang diterbitkan akhir tahun lalu, Johnson dan timnya menyarankan mungkin ada sinyal seismik yang sebelumnya diabaikan yang mungkin mengandung pola yang mengungkapkan ketika gempa besar - seperti gempa Cascadia yang terkenal dan lama ditunggu-tunggu di Pasifik Barat Laut - bisa menyerang. Jika hipotesis keluar, itu bisa mengubah cara gempa diperkirakan dari detik sebelumnya menjadi, mungkin satu hari, beberapa dekade sebelumnya.
Perbaikan terbaru dalam peramalan gempa adalah detik-detik berharga itu. Ahli seismologi sedang berupaya memperbaiki sistem peringatan dini seperti di Jepang dan sistem ShakeAlert yang diluncurkan di sepanjang Pantai Barat AS. Sistem-sistem itu mengirimkan peringatan hanya setelah gempa bumi telah dimulai — tetapi pada waktunya untuk mematikan hal-hal seperti lift atau saluran gas dan memperingatkan masyarakat lebih jauh dari pusat gempa.
Lapisan Bumi tempat kita hidup dipecah menjadi selusin tektonik yang bergerak relatif satu sama lain. (USGS) Mencoba memperkirakan seberapa besar gempa yang sedang berlangsung akan terjadi, di mana episentrumnya dan apa yang akan terpengaruh, semua dari beberapa detik data, sudah merupakan tantangan besar, kata Johnson. Sistem peringatan yang ada telah salah menilai gempa bumi besar dan memberikan peringatan palsu pada orang lain. Tetapi sebelum 2007, kami bahkan tidak memiliki pemberitahuan detik. Di mana kita berada pada tahun 2027?
"Kami tidak tahu seberapa baik seismologi akan benar-benar melakukan satu dekade dari sekarang, " kata Johnson. "Tapi itu akan jauh lebih baik daripada hari ini."
Kemajuan dalam pemantauan gempa bumi kemungkinan akan bergantung pada komputer yang telah dilatih untuk bertindak sebagai ahli seismologis. Dengan memori sempurna, beberapa gagasan yang terbentuk sebelumnya dan tidak perlu tidur, mesin dapat memilah-milah lautan data yang dikumpulkan saat pelat tektonik bergeser. Semua informasi itu sebanding dengan apa yang akan Anda dengar di jalan yang ramai — suara mobil, orang, binatang, dan cuaca semuanya bercampur menjadi satu. Para peneliti menyaring sinyal-sinyal itu, ditranskripsi sebagai gelombang, dalam upaya untuk mencari tahu apakah ada di antara mereka yang mengindikasikan gempa sedang terjadi atau akan terjadi. Harapannya sudah sejak lama, jika dimasukkan ke dalam semua kebisingan itu, mungkin ada semacam prekursor yang dapat diukur atau diamati untuk menunjukkan lamanya waktu sampai gempa besar berikutnya.
Salah satu suara itu — yang oleh Johnson disebut sebagai “sinyal seperti tremor” —telah diidentifikasi dan dipelajari selama beberapa tahun. "Saya melemparkan semua yang saya miliki di kotak peralatan saya dan memutuskan tidak ada apa-apa di sana, " katanya.
Tetapi algoritma dan komputer yang dibentuk timnya melihat sinyal dari perspektif yang sedikit berbeda, dengan fokus pada energinya. Energi itu (dicatat sebagai amplitudo, ukuran dari ukuran gelombang seismik) tumbuh "sedikit" sepanjang siklus gempa, kata Johnson. Setelah gempa bumi terjadi, amplitudo sinyal turun dan memulai kembali siklus pertumbuhan biasa sampai gempa lain menghantam.
Itu sebuah pola.
Sinyal yang sebelumnya diabaikan, Johnson mengatakan, "berisi informasi prediktif untuk memprediksi siklus gempa bumi berikutnya" beberapa menit sebelumnya dalam model kesalahan yang dipercepat di laboratorium, yang diterjemahkan ke beberapa dekade sebelumnya dalam kehidupan nyata. Tetapi hasil di lab dan dunia nyata tidak selalu sejalan.
Pada titik ini, pembelajaran mesin tidak dimaksudkan untuk membantu prediksi gempa, tetapi untuk memahami gempa yang telah dimulai atau dinamika gempa secara umum. Tetapi kemajuan dalam menemukan gempa, memperkirakan besaran dan memilah-milah "kebisingan" semua meningkatkan pemahaman kita tentang bagaimana gempa bertindak, termasuk kapan mereka akan menyerang.
“Saya ingin memperjelas bahwa apa yang kita lakukan berbeda dari prediksi. Tapi, ya, semua hal ini terkait secara tidak langsung, ”kata Mostafa Moustavi, seismolog Stanford yang menggunakan pembelajaran mesin untuk memilah-milah kebisingan latar belakang untuk mendeteksi gempa kecil.
Men-Andrin Meier, seismolog di Caltech, mengatakan bahwa “tebakan terbaiknya adalah bahwa gempa bumi secara inheren tidak dapat diprediksi.” Namun demikian, ia bekerja menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan sistem peringatan dini, dan perbaikan dalam pemantauan yang masuk ke peringatan tersebut dapat berpotensi meningkatkan prakiraan gempa bumi. Peta kesalahan yang lebih baik dan pemahaman yang lebih baik tentang proses gempa, tren dan siklus semua bisa masuk ke dalam meningkatkan peramalan, kata Moustafa.
Meski begitu, beberapa seismolog berpikir "prediksi" adalah fantasi. Robert Geller, ahli seismologi dari Universitas Tokyo, terkenal karena pesimismenya tentang prediksi gempa.
"Penelitian prediksi gempa tidak benar-benar apa-apa, " katanya melalui email. “Itu hanya terdiri dari mengumpulkan banyak data dengan harapan bahwa 'prekursor' yang andal dapat ditemukan. Tidak ada yang pernah ditemukan hingga saat ini. "
Menurut Geller, hasil lab apa pun mengenai sinyal gempa dapat diabaikan sampai direproduksi secara konsisten di dunia nyata. “Saya tidak ragu bahwa mereka dapat menemukan banyak pola yang terlihat dalam data kejadian gempa yang diamati dengan melihat ke belakang. Tetapi saya tidak melihat alasan untuk berpikir bahwa pola-pola seperti itu akan berhasil di masa mendatang, ”kata Geller.
Kesalahan Cascadia di Pulau Vancouver perlahan-lahan menyelinap sepanjang waktu, menghasilkan kegempaan rendah yang tidak dapat Anda rasakan, dan kemudian meluncur kembali ke tempatnya sekitar setahun sekali. Pemindahan permukaan Bumi yang sangat kecil dari tergelincirnya itu dapat dipantau, sehingga tim Johnson mencoba melihat apakah sinyal baru yang diidentifikasi algoritma pembelajaran mesin mereka dapat memprediksi pergerakan.
"Dan, lihatlah, itu dipetakan ke tingkat perpindahan, " kata Johnson.
Pertanyaannya sekarang adalah bagaimana sinyal mungkin berhubungan dengan penguncian patahan - batuan yang saling bertautan yang menjaga lempeng tektonik dari tergelincir secara drastis dan menghasilkan gempa bumi besar selama sekitar 300 tahun. Akhirnya, penguncian patahan akan pecah, dan gempa bumi besar akan menyerang. Mungkin sinyal yang sedang dipelajari tim Johnson, atau sinyal lain yang belum ditemukan, bisa memberi gambaran kapan itu akan terjadi — jika sinyal seperti itu terkait dengan gempa bumi besar sama sekali.
