นักวิทยาศาสตร์ต่างฝันถึงการเก็บกักก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ไว้ใต้ดิน แต่อาจยากตรงที่ต้องหาแหล่งเก็บก๊าซเหล่านี้ อย่างคลื่นไหวสะเทือนของโลกทำให้จับคลื่นความถี่ต่ำที่ช่วยวาดแผนที่ใต้ดินนั้นทำได้ยาก แต่อาจจะไม่เป็นอุปสรรคในอนาคตอีกต่อไปเมื่อมี AI เข้ามาช่วย
นักวิทยาศาสตร์จาก MIT ได้พัฒนาระบบเรียนรู้ที่ใช้แผ่นดินไหวประเมินค่าคลื่นความถี่ต่ำและวาดโครงสร้างใต้ดินได้อย่างแม่นยำ โดยฝึกโครงข่ายประสาทแบบคอนโวลูชัน (convolutional neural network หรือ CNN) ในการหาความสัมพันธ์ซ่อนเร้นในส่วนประกอบของข้อมูลความถี่สูงจากแผ่นดินไหวจำลอง AI เรียนรู้วิธีหารูปแบบที่อาจนำมาใช้สรุปหาคลื่นความถี่ต่ำที่ “หายไป” ผลลัพธ์คือระบบอัลกอริธึมที่สามารถประมาณคลื่นความถี่ต่ำและวาดแผนที่ใต้ดินได้แม่นยำกว่าแต่ก่อน
ทั้งนี้ เทคนิคดังกล่าวก็ยังไม่พร้อมใช้งานจริง AI ก็เหมือนเครื่องมือใช้ฝึก และอาจหยุดชะงักได้หากการไหวออกนอกกรอบเดิม ระบบที่ใช้งานจริงจำเป็นต้องเข้าใจการสั่นไหวและวัตถุใต้ดินทุกชนิด และไม่ว่าการจำลองจะดีแค่ไหน ทีมวิจัยยังคงต้องทดลองนอกห้องแล็บอยู่ดี
แม้จะเป็นเช่นนั้น แต่เทคโนโลยีนี้ก็ดูมีหวังอยู่ เพราะมันน่าจะช่วยจำกัดผลกระทบต่อโลกนี้ที่เกิดจากมนุษย์ด้วยการหาแหล่งที่เก็บคาร์บอนไดออกไซด์เพิ่มเติม อีกทั้งยังหาแหล่งพลังงานความร้อนใต้พิภพและทำให้ประเทศต่างๆ หลีกเลี่ยงการผลิตไฟฟ้าที่ปล่อยก๊าซออกมาด้วย เพียงแค่ต้องมีความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับโลก ทั้งแผนที่ใต้ดินอย่างละเอียด นักวิจัยที่มีเครื่องมือพร้อมที่สามารถอธิบายปรากฏการณ์ต่างๆ ที่ยังคงเป็นปริศนาอยู่