Model 3D Interior Vulkan: AI dan Data Seismik Tingkatkan Pemahaman Gunung Berapi

Sebuah terobosan signifikan dalam pemahaman geologi vulkanik telah dicapai melalui kolaborasi antara Universitas Jenewa dan Institut Nasional Geofisika dan Vulkanologi (INGV) Italia. Pada tahun 2025, tim peneliti gabungan ini berhasil merekonstruksi model tiga dimensi (3D) yang sangat detail mengenai interior gunung berapi aktif Vulcano, yang terletak di Sisilia Utara, Italia.

Inisiatif inovatif ini memanfaatkan kekuatan kecerdasan buatan (AI) yang dipadukan dengan data seismik yang dikumpulkan dari jaringan sensor seismik nodal. Gunung berapi Vulcano, yang telah menunjukkan aktivitas selama lebih dari dua milenium, mengalami peningkatan aktivitas eksplosif sejak tahun 2021. Untuk memanfaatkan energi seismik yang dilepaskan oleh letusan ini, para ilmuwan mengerahkan sekitar 200 sensor seismik portabel di seluruh pulau. Selama periode satu bulan, seismometer canggih ini merekam getaran alami bumi.

Data masif yang terkumpul kemudian diproses menggunakan superkomputer Universitas Jenewa, 'Yggdrasil'. Hasilnya adalah model 3D yang memberikan gambaran presisi mengenai struktur internal Vulcano, mengungkap bagaimana patahan di dasar gunung berapi berfungsi sebagai sistem perpipaan untuk magma dan fluida hidrotermal. Penelitian ini, yang dipublikasikan dalam jurnal Nature Communications, menandai lompatan besar dalam pemetaan dinamika internal gunung berapi.

Douglas Stumpp, penulis utama studi ini, menyoroti potensi pemrosesan data seismik secara real-time menggunakan jaringan saraf tiruan. Pendekatan ini dapat memungkinkan analisis perilaku setiap area gunung berapi seiring perkembangannya, yang pada gilirannya dapat mengarah pada perancangan rencana evakuasi yang dinamis dan adaptif. Kemampuan untuk memproses data seismik dalam jumlah besar secara efisien, yang sebelumnya menjadi tantangan teknis, kini menjadi lebih terjangkau berkat integrasi pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.

Selain itu, kemajuan dalam pemantauan gunung berapi tidak hanya terbatas pada pemodelan 3D. Penelitian lain yang dilakukan oleh Universitas Canterbury, misalnya, telah mengembangkan alat berbasis AI yang mampu memprediksi letusan dengan menganalisis pola sinyal seismik yang berulang dari berbagai gunung berapi di seluruh dunia. Pendekatan ini, yang dikenal sebagai pembelajaran mesin transfer, memungkinkan identifikasi prekursor seismik—tanda-tanda peringatan halus sebelum letusan—bahkan di wilayah dengan catatan pemantauan yang terbatas.

Hal ini sangat penting mengingat lebih dari 800 juta orang tinggal di dekat gunung berapi aktif, sehingga pengembangan alat untuk pemahaman dan antisipasi letusan menjadi tantangan penelitian utama. Kolaborasi antara institusi seperti Universitas Jenewa dan INGV, serta pemanfaatan teknologi AI mutakhir, menunjukkan masa depan yang menjanjikan untuk pemantauan gunung berapi. Integrasi data seismik yang komprehensif dengan kecerdasan buatan tidak hanya meningkatkan pemahaman kita tentang proses vulkanik tetapi juga membuka jalan bagi strategi mitigasi bencana yang lebih efektif dan responsif, yang pada akhirnya berkontribusi pada keselamatan masyarakat global.