NOTIFICATIONS
19th Apr
ভূমিকম্পের ফলে যে ক্ষয়ক্ষতি হয় তা নিয়ে আমরা সবাই কমবেশি অবগত। বড় ধরনের ভূমিকম্প হলে ক্ষতির পরিমাণ বাড়ে। তবে এবার সেই ক্ষতির হাত থেকে মুক্তি মিলবে বলে মনে করছেন বিজ্ঞানীরা। কারণ, গবেষকরা মধ্যাকর্ষণ সংকেত সনাক্ত করতে সক্ষম কম্পিউটার তৈরি করেছেন। যা বড় ভূমিকম্পের অবস্থান এবং আকার চিহ্নিত করতে সাহায্য করবে।
ফ্রান্সের নিসের ইউনিভার্সিটি Cte d'Azur-এর একজন ভূ-পদার্থবিজ্ঞানী আন্দ্রেয়া লিকিয়ার্ডি বলেছেন, এই ধরনের সিস্টেম সিসমোলজির গভীর সমস্যা সমাধানে সাহায্য করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ বলা যায়, যেভাবে ভূমিকম্প হওয়ার পরপরই কীভাবে ভূমিকম্পের প্রকৃত মাত্রা নির্ণয় করা যায় সেভাবে এই সিস্টেম কাজ করবে।
বড় ভূমিকম্প হওয়ার সঙ্গে সঙ্গে কম্পনগুলি ভূমির মধ্য দিয়ে সিসমিক তরঙ্গ পাঠায়। যা সিসমোমিটারে বড় কম্পন হিসাবে দেখায়। কিন্তু আজকের সিসমিক ওয়েভ-ভিত্তিক শনাক্তকরণ পদ্ধতিতে এই ধরনের ঘটনার পর কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে ৭.৫ মাত্রা এবং ৯ মাত্রার ভূমিকম্পের মধ্যে পার্থক্য করতে সমস্যা হয়।
এর কারণ হল প্রারম্ভিক মাত্রার অনুমান P তরঙ্গ নামক সিসমিক তরঙ্গের উচ্চতার উপর ভিত্তি করে করা হয়, যা প্রথমে পর্যবেক্ষণ কেন্দ্রে পৌঁছায়। যাইহোক, বৃহত্তম ভূমিকম্পের জন্য, প্রাথমিক P তরঙ্গগুলির প্রশস্ততা সর্বাধিক হয়ে ওঠে, যা বিভিন্ন মাত্রার ভূমিকম্পকে পৃথক করা কঠিন করে তোলে।
কিন্তু ভূমিকম্পের তরঙ্গ ভূমিকম্পের প্রাথমিক লক্ষণ নয়। একটি বড় ভূমিকম্পে যে সমস্ত ভরে ঘুরে বেড়ায় তাও বিভিন্ন স্থানে শিলার ঘনত্ব পরিবর্তন করে। ঘনত্বের এই পরিবর্তনগুলি পৃথিবীর মহাকর্ষীয় ক্ষেত্রেও ছোট পরিবর্তন ঘটায়, যা ইলাস্টোগ্রাভিটি তরঙ্গ তৈরি করে। এই তরঙ্গগুলি মাটিতে আলোর গতিতে ভ্রমণ করে। এদের গতি ভূমিকম্পের তরঙ্গের চেয়েও দ্রুত।
গবেষকরা ভেবেছিলেন কীভাবে এই ইলাস্টোগ্রাভিটি সংকেতগুলিকে প্রাথমিক সতর্কতা ব্যবস্থায় রূপান্তর করা যায়। বিজ্ঞানীরা খুঁজে পেয়েছেন যে গত ৩০ বছরে মাত্র ছয়টি বড় ভূমিকম্প সনাক্তযোগ্য ইলাস্টোগ্রাভিটি সংকেত দিয়েছে। Andrea Licciardi বলেছেন এখানে একটি কম্পিউটার প্রয়োজন। তিনি এবং তার সহকর্মীরা PEGSNet তৈরি করেছেন, একটি মেশিন লার্নিং নেটওয়ার্ক যা 'প্রম্পট ইলাস্টো মাধ্যাকর্ষণ সংকেত' সনাক্ত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
গবেষকরা জাপানে সংগৃহীত ভূমিকম্পের তথ্য এবং একই অঞ্চলে ভূমিকম্পের জন্য ৫ লাখ সিমুলেটেড মাধ্যাকর্ষণ সংকেত একত্রিত করে মেশিনটিকে প্রশিক্ষণ দিয়েছেন। এই প্রশিক্ষণের জন্য সিন্থেটিক মাধ্যাকর্ষণ ডেটা প্রয়োজন, কারণ প্রকৃত ডেটা খুবই বিরল। এছাড়াও, মেশিন লার্নিং মডেলের ডেটাতে প্যাটার্ন খুঁজে পেতে পর্যাপ্ত ইনপুট প্রয়োজন।
এরপর এসব কম্পিউটারের পরীক্ষা নেওয়া হয়। তাদের ২০১১ সালের তোহোকু ভূমিকম্পটি এমনভাবে ট্র্যাক করতে বলা হয়েছিল যেন বাস্তবে ঘটেছে। এর ফলাফল সন্তোষজনক ছিল। অ্যালগরিদম অন্যান্য পদ্ধতির তুলনায় ৫ থেকে ১০ সেকেন্ড আগে ভূমিকম্পের মাত্রা এবং অবস্থান উভয়ই সঠিকভাবে শনাক্ত করেছে। ফলাফলগুলি পরামর্শ দেয় যে PEGSNet প্রাথমিক ভূমিকম্প সতর্কতার জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হতে পারে। তবে এ বিষয়ে আরও কাজ করতে হবে।
