Phoebe DeVries, investigadora postdoctoral del departamento de Astronomía en la Universidad de Harvard, ha colaborado con expertos en machine learning de Google en la predicción de la ubicación de réplicas de terremotos con ciencia asistida por Inteligencia Artificial (IA), las cuales pueden dificultar notablemente las tareas de recuperación.
Empezaron a trabajar con una base de datos con información de más de 118 terremotos importantes de todo el mundo. “A partir de estos datos, aplicamos una red neuronal para analizar la relación entre los cambios de estrés estático causados por las ubicaciones del temblor inicial y las réplicas”, afirma DeVries.
“El resultado final fue un modelo notablemente mejorado de predicción de las ubicaciones de las réplicas, que un día podría ayudar a desplegar servicios de emergencias y evacuar zonas en riesgo de réplica –continúa–. Aunque este sistema aún es impreciso, supone un avance enorme con respecto a las técnicas clásicas”.
El estudio, publicado en la revista Nature, también ha arrojado un resultado inesperado. Y es que la misma tecnología “nos puede ayudar a comprender mejor la causa de los terremotos, no solo de las réplicas”. “Al aplicar redes neuronales al conjunto de datos, pudimos observar de cerca los factores concretos que considera importante o útiles para esa predicción, en vez de solo tomar los resultados de las predicciones tal cual”, dice la investigadora.
“Esto abre nuevas posibilidades a teorías físicas que nos permitan comprender mejor este fenómeno de la naturaleza. Seguiremos desentrañando los misterios que subyacen tras los terremotos con el fin de mitigar sus efectos nocivos”, concluye.
