¿Puede la ciencia ayudarnos a predecir terremotos?

En varias partes del mundo, como el Valle de México, La terremoto son muy frecuentes y se reportan varios – de diferente intensidad – a lo largo del año. A pesar de lo anterior, no hay una forma segura de predecir Un temblor de tierra, al menos desde un punto de vista serio y científico.

La sismología Una rama de la ciencia que incluye los principios de la física, la geología y el análisis de riesgos, ha buscado durante mucho tiempo formas de saber cuándo y dónde ocurrirán los terremotos, pero durante décadas no ha podido encontrar una manera de hacerlo con precisión.

Curiosamente, en los últimos años, una forma que agrega inteligencia artificial ha logrado un progreso significativo.

A continuación explicaremos cómo la tecnología destinada a predecir terremotos.

Predicción de terremotos

En su libro Predecir lo impredecible: ¿Puede la ciencia predecir terremotos? La sismóloga Susan E. Hough relata los intentos científicos y no científicos de encontrar nuevas formas de predecir los temblores.

Hay muchas formas de intentar predecir estos terremotos, pero ninguna es confiable.

Hasta ahora solo tenemos alertas sísmicas, como él Sistema mexicano de alerta sísmica, que mediante sensores ubicados en zonas sísmicas, alerta de la presencia de un sismo con unos segundos de anticipación.

En el mejor de los casos, y dependiendo de la proximidad o distancia a la zona sísmica, estas alertas advierten de un movimiento telúrico con un poco más de 2 minutos de anticipación.

Solo hace relativamente poco tiempo que se ha avanzado en el uso de la inteligencia artificial para predecir un terremoto.

Terremotos e inteligencia artificial

En los últimos años, según lo publicado en Naturaleza, un grupo de sismologos de la Universidad de Harvard se dedicó a intentar «predecir» terremotos, y para ello utilizó la tecnología de aprendizaje automático de Google.

El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial, basada en la idea de que los sistemas solo pueden aprender automáticamente con datos, modelos y, en última instancia, tomar decisiones con una mínima intervención humana.

A pesar de los avances realizados por los sismólogos de Harvard, su inteligencia artificial hasta ahora solo ha logrado «predecir» réplicas, aprovechando los datos del terremoto inicial.

Eso sí, en todos los casos han tenido datos sobre terremotos que han ocurrido en el pasado, por lo que sus predicciones se relacionan con casos en los que ya se sabe dónde se han producido réplicas.

Phoebe DeVries, un sismólogo que es miembro del grupo de investigadores de Harvard, cree que este uso de aprendizaje automático está empezando a mostrar su potencial:

“Realmente solo hemos arañado la superficie de lo que aprendizaje automático puede hacer para el pronóstico de réplicas ”.

Los científicos de Harvard creen que su trabajo proporcionará una nueva forma de explorar cómo los cambios en el desgaste del suelo, que ocurren durante un gran terremoto, desencadenan el poder de las réplicas. También creen que su tecnología podría ayudar a los investigadores a desarrollar nuevos métodos para evaluar el riesgo sísmico.

Tecnología de Harvard

La sismologos Por lo general, pueden predecir la magnitud de las réplicas, pero tienen dificultades para predecir dónde ocurrirán estos terremotos.

Hasta ahora, la mayoría de los científicos han utilizado una técnica que calcula cómo un terremoto cambia la tensión en las rocas cercanas y luego predice la probabilidad de que ese cambio cause réplicas en un lugar en particular.

Este método puede explicar con éxito las réplicas de muchos terremotos grandes, pero no siempre funciona.

Los científicos de Harvard utilizaron datos de 131.000 terremotos y sus réplicas, incluidos algunos de los temblores más poderosos de la historia reciente, para alimentar una red neuronal.

La red neuronal de los investigadores de Harvard generó un «celda de red«(También llamado Celdas de cuadrícula), que es una «neurona» modulada por un sitio cuyas múltiples ubicaciones de disparo definen una matriz triangular periódica que cubre toda el área disponible de un entorno bidimensional abierto. En este caso, con una distancia de 5 kilómetros alrededor de «cada colisión principal».

Posteriormente, informaron a la red que había ocurrido un terremoto y le dieron datos sobre la evolución del estrés en el centro de cada celda de la cuadrícula, y le pidieron que les dijera la probabilidad de que se generen una o más réplicas por celda. . . .

Después de analizar 30.000 de estos eventos, la red neuronal predijo la ubicación de las réplicas con mayor precisión que los métodos actuales utilizados por los sismólogos.

¿Podemos ya predecir las réplicas?

Como se puede observar, las «predicciones» son sobre eventos que han ocurrido en el pasado y, aunque se ha demostrado que la inteligencia artificial es muy efectiva para indicar dónde ocurriría la réplica, aún estamos lejos de poder predecir. Dónde y con qué intensidad se producirá un terremoto, incluso una réplica.

Entonces Phoebe DeVries dijo Ciencia diaria:

“Aún estamos lejos de poder predecirlos. Estamos muy lejos de hacerlo en tiempo real, pero creo que el aprendizaje automático tiene un gran potencial aquí. «

Sin embargo, este es un primer paso en la búsqueda para predecir terremotos.