Google y Harvard apuestan por la Inteligencia Artificial para pronosticar terremotos
Google y la Universidad de Harvard presentaron un estudio donde propone el uso de Inteligencia Artificial para predecir donde y cuando puede haber una réplica de terremoto. El objetivo es anticiparse a las consecuencias que generan los desastres naturales.
Para los especialistas, aún es difícil poder pronosticar un sismo a ciencia cierta, pero están trabajando con estadísticas que achiquen el margen de error. Para los expertos en terremotos, el fenómeno suele tener miles de réplicas que se producen por el mismo mecanismo: "En las mismas fallas geológicas y bajo las mismas condiciones que los terremotos".Este razonamiento dispara la esperanza de los desarrolladores de Google y Harvard para pensar que existen patrones en donde la ciencia y la tecnología puedan aliarse y conseguir un avance. “Es razonable suponer que la comprensión de las interacciones entre el terremoto más grande y su secuencia puede arrojar conclusiones interesantes”, dicen en un artículo de Nature.La empresa de Mountain View y la universidad propusieron utilizar herramientas de machine learning para ver cómo los cambios en el estrés geológico, influyen en la distribución espacial de las réplicas de terremotos. Esto podría dar pronósticos más precisos de las ubicaciones que el enfoque estándar.
La información se comenzó a volcar en una red neuronal artificial que se “entrenó” para determinar la probabilidad de que las réplicas volvieran a suceder en ubicaciones particulares.
La red puede predecir las ubicaciones de las réplicas con mayor precisión que el enfoque de pronóstico estándar, que considera sólo un aspecto del cambio inducido en el estrés, conocido como el “cambio de estrés por falla de Coulomb”. Otras características del cambio de estrés juegan un papel crucial en el desencadenamiento de las réplicas. Por lo tanto, el documento demuestra cómo el aprendizaje automático podría ayudar a la investigación en sismología.Si bien los métodos de IA tienen mucho que ofrecer a la sismología y la aplicación de métodos del machine learning tiene un gran potencial, todavía es la fase “beta” dentro de las etapas de este proceso. Los especialistas se sinceraron en el informe y dijeron: “Podría ser prematuro inferir que el trabajo llevó a una mejor comprensión física del desencadenamiento de las réplicas”.