(Juan Calcerano) Investigadores de la Universidad de Harvard y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), dirigido por el profesor Thibault Perol, han desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) puede detectar terremotos más rápido que cualquier otro dispositivo existente. Los resultados de su investigación se publicaron en el 14 de febrero en la revista Science Advances.
El sistema, llamado ConvNetQuake (Red neuronal convolucional para la ubicación de detección de terremotos - en italiano Red neuronal convolucional para la ubicación de terremotos) es capaz de detectar terremotos grandes, medianos y pequeños con una precisión del 94,8%. También es capaz de predecir la ubicación de estos terremotos con una precisión del 74,5%.
La solución propuesta por Perol y sus colegas es utilizar inteligencia artificial para amplificar la sensibilidad de los sismógrafos con el fin de detectar un número de terremotos 17 veces mayor que los métodos anteriores y en una fracción del tiempo requerido hasta ahora.
El método es similar al utilizado por el software de detección de voz de asistente digital como Siri y Cortana, explica Perol. Es decir, se trata de resaltar la señal oculta en el ruido. Para los asistentes digitales, esto significa reconocer los comandos de voz e ignorar el sonido ambiental de fondo. Para los sismógrafos, esto significa eliminar los ruidos geológicos normales de la Tierra (el llamado "ruido sísmico ambiental") para identificar terremotos incluso cuando son muy pequeños o muy lejanos.
Con este fin, Perol y sus colegas entrenaron una red neuronal convolucional para reconocer el ruido de fondo utilizando datos tomados de áreas sin movimientos telúricos. El software ha examinado esta entrada y ha aprendido a reconocer aquellos modelos que le permiten definir un ruido geológico estándar. De esta forma, por lo tanto, la red neuronal puede eliminar el ruido de fondo y distinguir las señales que ocultan verdaderos terremotos.
También existe la hipótesis de que dicho sistema podría ayudar a predecir terremotos antes de que ocurran. Esto podría ser posible mediante la estandarización de modelos predictivos: es decir, si fuera posible verificar que una serie de pequeños terremotos en rápida sucesión desencadenan un terremoto más grande y potencialmente dañino, entonces se podría emitir una alerta temprana cada vez que se identificaran otros pequeños, similares. , terremotos en un período de tiempo igualmente corto.
Claramente, la idea de usar inteligencia artificial para predecir, y no solo detectar, terremotos es muy emocionante, pero no es algo en lo que toda la comunidad sismológica esté de acuerdo. Pero con la ayuda de Perol y sus colegas, y la red neuronal que diseñaron, esta importante posibilidad podría ser posible. Ahora estamos en un punto en el que los tremendos avances en instrumentación, aprendizaje automático, potencia de las computadoras y la capacidad de manejar conjuntos de datos enormes podrían conducir a avances enormes y fundamentales en la ciencia de los terremotos.