Google y Harvard prevén réplicas de terremotos con Inteligencia Artificial

Los terremotos suelen traer réplicas que normalmente pueden hacer aumentar el daño ocasionado por el sismo, lo que sigue representando un peligro a las poblaciones afectadas. Si bien se puede predecir el tamaño y el momento de éstas, es más difícil hacerlo con la ubicación.

Una nueva investigación llevada a cabo entre científicos de la Universidad de Harvard y Google sugiere que la Inteligencia Artificial (IA) puede ayudar a identificar la distribución espacial de las réplicas mejor que los modelos existentes. Los investigadores han empleado el aprendizaje profundo en busca de un criterio basado en el estrés estático, que pronostica las ubicaciones de las réplicas.

Los investigadores entrenaron una red neuronal para buscar patrones en una base de datos de más de 131 mil réplicas principales. Después, probaron sus predicciones en un conjunto de datos de prueba independiente de más de 30.000 pares de réplicas principales. Los resultados se publicaron este 29 de agosto en Nature.

El resultado final fue un modelo notablemente mejorado de predicción de las ubicaciones de las réplicas. En una escala de precisión del 0 a 1, siendo 1 un modelo preciso, el modelo de Coulomb obtuvo 0.583, mientras que el nuevo sistema de IA alcanzó 0.849.

«Encontramos que el patrón de réplica aprendido es físicamente interpretable: el cambio máximo en el esfuerzo cortante, el criterio de rendimiento de von Mises (una versión escalada del segundo invariante del tensor de cambio de tensión desviador) y la suma de los valores absolutos de los componentes independientes del tensor de cambio de estrés explica cada uno más del 98 por ciento de la variancia en la predicción de la red neuronal. Esta visión impulsada por el aprendizaje automático proporciona pronósticos mejorados de ubicaciones de réplicas e identifica cantidades físicas que pueden controlar el disparo del terremoto durante la parte más activa del ciclo sísmico», señalan los investigadores.

Aunque de momento aún es impreciso, si supone un avance enorme con respecto a las técnicas clásicas. El éxito de la IA aplicada en sismología se debe a su capacidad de dar sentido a las conexiones que encuentra entre la gran cantidad de variables implicadas, como la composición del terreno en diferentes áreas, los tipos de interacciones entre las placas sísmicas o las formas en que la energía se propaga en las ondas a través de la tierra. Los investigadores confían en que en un futuro próximo se pueda aplicar este sistema y así ayudar a desplegar servicios de emergencias y evacuar zonas en riesgo de réplica.

Además de los resultados esperados, el estudio también ofreció un resultado inesperado: 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», explican los autores.

Esto abre nuevas posibilidades a teorías físicas que permitan comprender mejor este fenómeno de la naturaleza. Phoebe DeVries, postdoctora de Harvard que ayudó a dirigir la investigación, dijo a ScienceDaily:

«Todavía estamos muy lejos de poder pronosticar [réplicas], pero creo que el aprendizaje automático tiene un gran potencial aquí.»

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