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27 Avr, 2023

Les hydrophones et l’IA améliorent les systèmes d’alerte précoce aux tsunamis

Les hydrophones et l’IA améliorent les systèmes d’alerte précoce aux tsunamis

Les données acoustiques aident les scientifiques à mieux classer les tsunamis et à donner l’alerte plus tôt.

Grâce à la technologie de contrôle des armements et à l’intelligence artificielle, une équipe de scientifiques de l’école de mathématiques de l’université de Cardiff a mis au point une méthode qui utilise des microphones sous-marins pour donner des alertes précoces en cas de tsunamis potentiellement mortels.

Résultant de tremblements de terre, de volcans, de glissements de terrain sous-marins et d’autres causes, les tsunamis comptent parmi les catastrophes naturelles les plus meurtrières, capables de provoquer des destructions massives sur des dizaines de milliers de kilomètres. En 2004, un tsunami a frappé l’océan Indien, causant la mort d’environ 230 000 personnes lorsque d’énormes murs d’eau déplacés ont frappé l’Indonésie, le Sri Lanka, l’Inde, la Thaïlande, la Somalie, le Myanmar, les Maldives, la Malaisie, la Tanzanie, les Seychelles, le Bangladesh, l’Afrique du Sud, le Yémen et le Kenya.

Il existe des systèmes de détection et d’alerte des tsunamis, mais ils laissent à désirer. Basés sur des sismographes et des capteurs de pression du fond attachés à des bouées, ils peuvent détecter les tremblements de terre, bien que tous les tremblements de terre ne se traduisent pas par des tsunamis et que les bouées ne puissent détecter les tsunamis que lorsqu’un tsunami passe devant elles, ce qui ne laisse pas beaucoup de temps pour réagir.

Ces systèmes d’alerte sont utiles, mais très limités. Les tsunamis se forment et se déplacent en raison d’une interaction très complexe de facteurs. C’est pourquoi certains peuvent dévaster des régions entières, tandis que d’autres ne font monter le niveau de l’eau que de quelques mètres lorsqu’ils arrivent sur la côte.

Pour améliorer cette situation, l’équipe de Cardiff a mis au point un modèle mathématique basé sur les données recueillies par le réseau d’hydrophones mis en place pour faire respecter le traité d’interdiction complète des essais nucléaires de 1996, en gardant une oreille électronique à l’affût des sons océaniques distincts d’une explosion nucléaire. Tout en écoutant, les microphones sous-marins ont pu détecter quatre tremblements de terre associés à des tsunamis.

Grâce à ces données, à une technologie acoustique avancée et à l’intelligence artificielle, l’équipe a pu détecter et analyser en temps réel les sons émis par 200 tremblements de terre dans les océans Pacifique et Indien. Elle a pu localiser l’origine des tremblements de terre, décrire le champ de pression généré, la durée de l’onde et sa vitesse de déplacement. Le système a ainsi pu classer le type et la magnitude du tremblement de terre, ainsi que la taille du tsunami.

Ces informations peuvent non seulement sauver des vies, mais aussi permettre d’éviter les fausses alertes et d’adapter les avertissements au danger prévu. Conçu pour être utilisé parallèlement aux systèmes d’alerte existants, la prochaine étape consistera à développer un logiciel convivial qui pourra être installé dans les centres d’alerte nationaux dans le courant de l’année.

« Notre étude montre comment obtenir des informations rapides et fiables sur la taille et l’ampleur des tsunamis en surveillant les ondes acoustiques et gravitationnelles, qui se déplacent dans l’eau beaucoup plus rapidement que les vagues de tsunami, ce qui laisse plus de temps pour évacuer les lieux avant l’arrivée des vagues », a déclaré Usama Kadri, maître de conférences en mathématiques appliquées.

https://pubs.aip.org/aip/pof/article/35/4/046113/2885298/Numerical-validation-of-an-effective-slender-fault?searchresult=1

https://www.cardiff.ac.uk/news/view/2715680-using-artificial-intelligence-to-create-a-tsunami-early-warning-system