Gempa bumi yang melanda Lombok, Nusa Tenggara Barat (NTB) baru-baru ini telah merenggut ratusan jiwa. Jika gempa dapat diprediksi satu pekan atau bahkan sebulan sebelumnya, evakuasi dan persiapan pascabencana dapat menyelamatkan banyak nyawa. Sebenarnya, para peneliti dan ilmuwan di negara-negara lain telah melakukan riset terhadap penerapan machine learning untuk memperkirakan datangnya gempa bumi. Lalu, seperti apa cara kerja machine learning tersebut?
Metode machine learning di laboratorium
Para peneliti dari Inggris dan Amerika Serikat telah berhasil mengembangkan metode untuk memprediksi gempa bumi melalui pembelajaran mesin (machine learning). Meski dilakukan di dalam laboratorium, percobaan ini diatur menyerupai kejadian sesungguhnya.
Hasil percobaan tersebut pun bisa dipakai untuk memprediksi gempa bumi dengan tepat. Tim dari Universitas Cambridge, Laboratorium Nasional Los Alamos, dan Universitas Boston, mengidentifikasi sinyal tersembunyi. Sinyal inilah yang sebenarnya memicu gempa bumi.
Para peneliti pun memanfaatkannya untuk melatih algoritme pada mesin atau komputer mereka. Tujuannya, tentu saja untuk memprediksi gempa bumi di masa yang akan datang.
Prediksi bencana alam lain
Hasil riset ini juga diklaim dapat digunakan untuk memprediksi longsor serta bencana alam lainnya. Penelitian tersebut dipublikasikan dalam sebuah jurnal berjudul Geophysical Review Letters. Mesin ini mampu mengidentifikasi berbagai pola suara, yang tertangkap sebelum gempa terjadi.
Awalnya, suara tersebut hanya dianggap kebisingan. Namun, karakteristik dari pola suara ini bisa dimanfaatkan untuk memberikan estimasi yang tepat mengenai besarnya guncangan yang akan datang.
Pengembangan penelitian
Meskipun ada beberapa perbedaan antara percobaan berbasis laboraturium dengan gempa bumi aslinya, para peneliti berharap dapat meningkatkan penemuan ini secara progresif. Caranya, dengan menerapkan machine learning pada sistem yang lebih menyerupai gempa bumi secara nyata dari peralatan di laboraturium mereka. Salah satunya di California sepanjang patahan San Andreas.
Di sana, gempa kecil berulang, seperti alat simulator gempa di laboraturium. Hasil serupa juga diperoleh dari pengamatan di patahan Cascadia di wilayah barat daya Samudra Pasifik, di mana terjadi gempa bumi kecil terus berulang dalam kurun waktu seminggu atau sebulan.
Analisis sinyal untuk prediksi gempa
Ada juga penelitian yang dilakukan ahli geofisika dari Pennsylvania State University, yaitu Johnson dan Chris Marone. Mereka menjalankan percobaan laboratorium dengan simulator gempa.
Simulator menghasilkan gempa secara acak dan memperlihatkan data untuk algoritme, serta menunjukkan beberapa hasil yang mengejutkan. Sebagai contoh, jika sebuah gempa buatan akan terjadi dalam 20 detik, para peneliti bisa menganalisis sinyal untuk secara akurat memprediksi gempa tersebut dalam satu detik.
Teknologi ini pun sudah diterapkan di dunia nyata. Algoritme machine learning akan menganalisis pengukuran gempa yang dikumpulkan oleh para ilmuwan di Prancis, Lawrence Berkeley National Laboratory dan dari sumber lain. Jika metode ini berhasil, mungkin para ahli bisa memprediksi gempa bumi sebulan atau bahkan dari tahun-tahun sebelum terjadi gempa.
Apakah hal ini membuatmu semakin tertarik untuk mempelajari hal-hal tentang machine learning? Tahukah kamu, machine learning pun saat ini bisa diterapkan untuk mempertemukan para pencari kerja dengan perusahaan-perusahaan yang sedang membuka peluang bagi kandidat terbaik? Kamu bisa menemukan kecanggihan ini di talent marketplace EKRUT. Di sana, hanya dengan satu aplikasi, ratusan perusahaan akan berebut mendapatkan kamu sebagai kandidat terbaik mereka.
Referensi:
scientificamerican.com
indiatimes.com
algorit.ma
tempo.co
beyonder.asia
.jpg)
