Prethodna istraživanja su pokazala da je predviđanje zemljotresa izuzetno teško, ali novi model veštačke inteligencije razvijen od strane tima istraživača sa Univerziteta države Teksas u Ostinu, pokazao se izuzetno uspešnim u predviđanju razornih zemljotresa. Vođa tima, Jangkang Čen, ističe da su uspeli da predvide zemljotrese sa tačnošću od 70 procenata, uključujući veličinu, lokaciju i vreme, što im je donelo pobedu na takmičenju u predviđanju zemljotresa u realnom vremenu.
Model veštačke inteligencije, koji je baziran na analizi velikog broja podataka i primeni veštačke inteligencije, omogućio je istraživačima da pravovremeno reaguju i predvide potencijalno razorne zemljotrese. Aleksandros Savaidis, glavni istraživač u teksaškoj seizmološkoj mreži Teksnet, izjavio je da su uspeli da identifikuju parametre koji se menjaju pre zemljotresa, što im je omogućilo da predvide neke zemljotrese nedelju dana unapred. Međutim, većina predviđanja je bila mnogo bliže samom zemljotresu.
Sergej Fomel, profesor geofizike na Univerzitetu države Teksas u Ostinu, ističe da je najpreciznije predviđanje moguće neposredno pre zemljotresa, ali da je za sisteme ranog upozoravanja dovoljno imati samo malo vremena. On takođe navodi da je predviđanje zemljotresa sveti gral seizmologije, te da je ovo istraživanje korak napred u ostvarenju ovog cilja.
Tim istraživača planira da nastavi sa testiranjem modela veštačke inteligencije na različitim geografskim lokacijama, kako bi unapred predvideli zemljotrese i omogućili vlastima da pravovremeno reaguju i smanje moguće štete. Čen ističe da su imali veoma dobar niz podataka zbog takmičenja u predviđanju zemljotresa u realnom vremenu, što im je omogućilo da testiraju model veštačke inteligencije i dalje ga usavršavaju.
Ovo istraživanje predstavlja značajan korak napred u predviđanju zemljotresa i osnaživanju vlasti i građana da se pripreme za potencijalno razorne događaje. Tim istraživača se nada da će njihov model veštačke inteligencije omogućiti pravovremeno upozorenje i smanjenje rizika od šteta uzrokovanih zemljotresima.
Čen ističe da je ovo istraživanje korak napred u ostvarenju cilja seizmologa da predvide zemljotrese sa većom tačnošću i unaprede sisteme za ranu detekciju zemljotresa. On takođe ističe da je saradnja sa teksaškom seizmološkom mrežom Teksnet bila od ključnog značaja za uspeh ovog istraživanja.
Iako je predviđanje zemljotresa i dalje izazovno, ovo istraživanje pruža nadu da će model veštačke inteligencije omogućiti efikasnije predviđanje zemljotresa i smanjenje rizika za ljude i infrastrukturu. Tim istraživača se nada da će njihova otkrića imati značajan uticaj na poboljšanje sistema za ranu detekciju zemljotresa i pružiti vlastima i građanima više vremena da se pripreme za potencijalno razorne zemljotrese.
Ovo istraživanje je privuklo pažnju stručne javnosti i stručnjaka iz oblasti seizmologije širom sveta. Model veštačke inteligencije razvijen od strane tima istraživača sa Univerziteta države Teksas u Ostinu predstavlja inovativni pristup u predviđanju zemljotresa i otvara nova pitanja o mogućnostima primene veštačke inteligencije u seizmologiji. Očekuje se da će ovo istraživanje imati značajan uticaj na budućnost predviđanja zemljotresa i unapređenje sistema za ranu detekciju zemljotresa širom sveta.
