"Derivasi solusi analitik untuk medan tekanan adalah faktor kunci dalam analisis real-time," kata rekan penulis Usama Kadri.
"Tsunami dapat menjadi peristiwa sangat merusak serta menyebabkan banyak korban jiwa dan menghancurkan kawasan pesisir.
Selain itu, mengakibatkan dampak sosial dan ekonomi yang signifikan karena infrastruktur rusak."
Studi mereka, katanya, menunjukkan cara mendapatkan informasi ukuran dan skala tsunami yang cepat dan andal dengan memantau gelombang akustik-gravitasi.
Gelombang tersebut dapat bergerak melalui air, jauh lebih cepat daripada gelombang tsunami yang memungkinkan lebih banyak waktu sebelum mencapai daratan.
Pada studi ini, model komputasi yang dikembangkan melakukan triangulasi sumber gempa dari hidrofon dan algoritma kecerdasan buatan. Komputasi ini akan mengklasifikasikan jenis dan besarnya slip.
Baca Juga: Memprediksi Dampak Tsunami dalam Waktu Kurang dari Satu Detik
Baca Juga: Asteroid Chicxulub yang Membunuh Dinosaurus Memicu Tsunami Global
Baca Juga: Gelombang Letusan Tonga Sembilan Kali Lebih Tinggi dari Tsunami Jepang
Baca Juga: Israel Pernah Dihantam Mega Tsunami Neolitik Setinggi 16 Meter
Kemudian model tersebut menghitung properti penting seperti panjang dan lebar efektif, kecepatan pengangkatan, dan durasi, yang menentukan kemungkinan ukuran tsunami.
Penulis menguji model mereka dengan data hidrofon yang tersedia dan menemukannya hampir secara instan dan berhasil menggambarkan parameter gempa dengan tingkat komputasi yang rendah.
Mereka memperbaiki model dengan memfaktorkan lebih banyak informasi untuk meningkatkan akurasi karakterisasi tsunami.
Pekerjaan mereka memprediksi risiko tsunami adalah bagian dari proyek yang lebih besar untuk meningkatkan sistem peringatan bahaya.
Klasifikasi tsunami adalah aspek back-end dari perangkat lunak yang dapat meningkatkan keamanan anjungan dan kapal lepas pantai.