¿Puede la Inteligencia Artificial predecir terremotos? Para responder a ello, hay muchos datos importantes que mencionar. Pero, primeramente hay que señalar que en septiembre de 2017, unos 2 minutos antes de que un terremoto de magnitud 8,2 sacudiera la Ciudad de México, las sirenas en el más alto volumen alertaron a los residentes de que se aproximaba un terremoto. Cabe acotar que, este tipo de alertas, que ahora están disponibles en Estados Unidos, Japón, así como en Turquía, en Italia y Rumania, entre otros países, han cambiado la forma en que pensamos sobre la amenaza de los terremotos. Y es que ya no tienen por qué tomarnos por sorpresa. Más detalles sobre este importante tema aquí en TECHcetera!
Terremotos ya no tienen por qué tomarnos por sorpresa
Los sistemas de alerta temprana de terremotos pueden enviar alarmas a través de teléfonos o transmitir una señal fuerte a las regiones afectadas de 3 a 5 segundos después de que comienza un terremoto potencialmente dañino. En primer lugar, los sismómetros cercanos a la falla detectan los inicios del terremoto y unos algoritmos refinadamente programados determinan su tamaño probable. Es de resaltar que, si es moderado o grande, la alerta resultante viaja más rápido que el propio terremoto, dando de segundos a minutos de advertencia. Aunque no lo crea, esta ventana de tiempo es realmente crucial: en estos breves momentos, las personas tienen la capacidad de poder cortar las líneas de electricidad y gas, así como mover camiones de bomberos a las calles y encontrar lugares seguros a donde ir.
Pero estos sistemas poseen limitaciones. En ocasiones se pueden llegar a presentar falsos positivos y falsos negativos. Es más, reaccionan sólo ante un terremoto que ya ha comenzado; no podemos predecir un terremoto de la misma manera que podemos pronosticar el tiempo. Y muchas regiones propensas a sufrir terremotos quedan en un estado de constante suspenso. Un pronóstico apropiado podría permitir hacer mucho más para gestionar el riesgo, desde cortar la red eléctrica hasta evacuar a los residentes por ejemplo.
Lo cierto es que, desde hace 3 años aproximadamente, hasta la actualidad, se ha podido observar que los científicos son mucho más abiertos a la predicción de terremotos. Existen proyectos como por ejemplo, “Tectonic” (de 2020) que hacían uso del aprendizaje automático para avanzar en la predicción de terremotos. El Consejo Europeo de Investigación estaba suficientemente convencido de su potencial como para concederle una subvención de 4 años por valor de 3,4 millones de euros ese mismo año.
En la actualidad, diversos científicos muy respetados se están tomando en serio la perspectiva de la predicción y están logrando avances en sus respectivas subdisciplinas. Algunos están estudiando un tipo diferente de comportamiento en cámara lenta a lo largo de las fallas, lo que podría resultar un indicador útil de que el tipo de terremoto devastador que todos conocemos y que tememos está en camino. Por su parte, otros esperan extraer pistas de otros datos (señales en el ruido sísmico, así como el comportamiento animal y electromagnetismo) para impulsar a la ciencia sísmica hacia la posibilidad de emitir advertencias antes de que comience el temblor.
Si hay algo importante que señalar es que Tom Heaton, geofísico de Caltech y ex científico senior del USGS, se muestra escéptico de que algún día seamos capaces de predecir terremotos. Los trata en gran medida como procesos estocásticos, lo que quiere decir que podemos asignar probabilidades a los eventos, pero no podemos pronosticarlos con precisión.
Heaton expresó, “En términos de física, es un sistema caótico. Detrás de todo esto hay evidencia significativa de que el comportamiento de la Tierra es ordenado y determinista. Pero, sin un buen conocimiento de lo que sucede bajo tierra, es imposible intuir algún sentido de ese orden. A veces, cuando se dice la palabra caos, la gente piensa que te refieres a un sistema aleatorio. Caótico significa que es tan complicado que no se pueden hacer predicciones”.
Pero, lo cierto es que a medida que evoluciona la comprensión de los científicos sobre lo que sucede dentro de la corteza terrestre y sus herramientas se vuelven más avanzadas, no es absurdo esperar que mejore su capacidad para concebir predicciones.
Según se conoce, los sismólogos ahora están aplicando el aprendizaje automático como nunca antes lo habían hecho. Y ante esto hay que resaltar que, aunque todavía es temprano, el enfoque de aprendizaje automático podría revelar estructuras ocultas y vínculos causales en lo que de otro modo parecería un revoltijo de datos.
El aprendizaje automático es un punto importante en el inherente tema de los terremotos
Los investigadores de terremotos han aplicado el aprendizaje automático de diversas formas. Algunos, como por ejemplo; Mostafa Mousavi y Gregory Beroza de Stanford, han estudiado cómo utilizarlo con datos sísmicos de una sola estación sísmica para predecir la magnitud de un terremoto, lo que puede ser grandemente útil para los sistemas de alerta temprana y también tienen la posibilidad de ayudar a aclarar qué factores determinan el tamaño de un terremoto.
Pero, ese no es el único caso, hay muchos más, como por ejemplo el de; Brendan Meade, profesor de ciencias terrestres y planetarias en Harvard, quien es capaz de predecir la ubicación de las réplicas utilizando redes neuronales. Por su parte, Zachary Ross de Caltech y otros están utilizando el aprendizaje profundo para seleccionar ondas sísmicas a partir de datos incluso con altos niveles de ruido de fondo, lo que podría conducir a la detección de más terremotos.
