Los terremotos son notoriamente difícil de predecir. Incluso los terremotos más importantes suelen ocurrir sin previo aviso. Mientras tanto, hay muchos cientos de miles de terremotos más pequeños que los humanos rara vez sienten pero que ocasionalmente se detectan en los sismógrafos.
Ahora, investigadores de la Universidad de Harvard y el Instituto de Tecnología de Massachusetts han desarrollado una red neuronal de inteligencia artificial (IA) para ayudar a detectar mejor terremotos de todos los tamaños. En un estudio reciente Publicado en la revista Science Advances, se demostró que el sistema de inteligencia artificial es más preciso que los métodos actuales y puede ayudar a acercar a los sismólogos al elusivo objetivo de la predicción de terremotos.
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El artículo se centra en los terremotos en Oklahoma, un estado sísmicamente inactivo que se ha vuelto cada vez más activo durante la última década debido en parte a Las prácticas de eliminación de aguas residuales de la industria del fracking.
. Dado que los habitantes de Oklahoma nunca han tenido que preocuparse por los terremotos, el estado no está bien equipado para detectarlos y localizarlos."Una forma en que normalmente localizamos los terremotos es mediante el uso de múltiples estaciones y triangulación, como el GPS". Thibaut Perol, una IA. investigador de Harvard y uno de los autores del estudio, dijo a Digital Trends. “Pero en esa región de Oklahoma, que sólo ha estado activa sísmicamente durante un corto período de tiempo, no hay muchas estaciones sísmicas que permitan hacer triangulación. Lo que hemos hecho es permitir que alguien localice un terremoto usando una sola estación”.
El truco utilizado por Perol y su equipo fue aumentar la sensibilidad de los dispersos sismógrafos de Oklahoma, utilizando una red neuronal convolucional. para filtrar el ruido asociado con los acontecimientos de la Tierra, desde la actividad humana como el tráfico hasta las vibraciones creadas por el viento y la tierra. ondas. Para hacer esto, alimentaron a la A.I. datos sobre regiones que son sísmicamente inactivas, lo que permite al sistema identificar el ruido ambiental que no es el resultado de temblores. Al poder identificar este ruido ambiental, el sistema puede captar mejor las cosas importantes, es decir, los terremotos.
Perol comparó esto con el software de reconocimiento de voz, como la capacidad de Siri para reconocer un comando en medio de un montón de ruido de fondo.
"Lo que hemos hecho es permitir que alguien localice un terremoto utilizando una sola estación", dijo. "Hemos entrenado la IA... para detectar, en tiempo real, terremotos de cualquier magnitud".
Los investigadores esperan implementar esta tecnología más ampliamente en Oklahoma, para ayudar a los sismólogos a detectar terremotos e identificar su causa. Y al comprender mejor los terremotos, incluida su ubicación y causa precisas, esperan algún día desarrollar un sistema que pueda predecir un terremoto mucho antes de que ocurra.
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