La IA podría predecir sismos de esta forma

En septiembre de 2017, aproximadamente dos minutos antes de que un terremoto de magnitud 8.2 sacudiera la Ciudad de México, las sirenas resonaron a todo volumen, alertando a los residentes sobre el inminente desastre. Estas alertas, ahora disponibles en varios países como Estados Unidos, Japón, Turquía, Italia y Rumania, han transformado la manera en que percibimos la amenaza de los terremotos, eliminando la sorpresa de estos eventos naturales. La predicción precisa de terremotos ha sido históricamente desafiante, pero los avances recientes en inteligencia artificial (IA) están generando esperanzas en la comunidad científica.

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Los sistemas de alerta temprana de terremotos , que pueden enviar alarmas a través de teléfonos o transmitir señales a regiones afectadas, han mejorado significativamente la capacidad de anticiparse a terremotos potencialmente destructivos. Detectados por sismómetros cercanos a las fallas, algoritmos precisos determinan el tamaño probable del terremoto, permitiendo que la alerta se propague más rápido que el propio fenómeno, otorgando valiosos segundos a minutos de advertencia crucial.

Según un artículo publicado por el MIT , a pesar de estos avances, los sistemas actuales tienen limitaciones, como falsos positivos y falsos negativos, y solo reaccionan ante terremotos que ya han comenzado.

Hasta hace poco, la predicción de terremotos se consideraba una empresa poco seria en comparación con la investigación convencional. Sin embargo, en la última década, científicos han adoptado una postura más abierta hacia la predicción de terremotos, aprovechando el aprendizaje automático para avanzar en esta área. Proyectos como Tectonic han recibido financiamiento significativo, demostrando el creciente interés en esta nueva perspectiva.

Científicos respetados están explorando diferentes enfoques para mejorar la predicción sísmica. Algunos estudian comportamientos a lo largo de las fallas que podrían indicar terremotos inminentes, mientras que otros buscan pistas en datos como el ruido sísmico, comportamiento animal y electromagnetismo.

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A pesar de la opacidad de la física de los terremotos, los avances en el conocimiento del interior de la Tierra y el uso de herramientas avanzadas ofrecen la esperanza de mejorar la capacidad de predicción. Aprendizaje automático, análisis estadístico y modelos basados en datos sísmicos son algunas de las herramientas que los científicos están utilizando para descubrir patrones y correlaciones que podrían llevar a la predicción efectiva de terremotos.

El descubrimiento de eventos como el “temblor tectónico” y los “terremotos lentos” ha proporcionado nuevas perspectivas. La capacidad de utilizar terremotos lentos como precursores de terremotos regulares se ha convertido en un área de investigación activa, con científicos aplicando aprendizaje automático para analizar datos sísmicos y crear modelos predictivos.

Incluso se han explorado métodos poco convencionales, como el estudio del comportamiento de animales antes de los terremotos. La instalación de detectores de movimiento en perros , vacas y ovejas ha demostrado ser eficaz para prever terremotos en algunas regiones.

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