Un equipo de investigadores de la Universidad de Harvard y del MIT han usado redes neuronales para detectar terremotos, descubriendo una técnica más precisa que los métodos actuales.
El resultado, documentado en Science Advances, muestra cómo la inteligencia artificial puede ayudar a saber más sobre los terremotos y poder predecirlos, algo que ha sido posible analizando los muchos que ya han ocurrido.
El objetivo es detectar los pequeños terremotos que ocurren en lugares remotos, algo cada vez más común debido al fracking, fracturación hidráulica. Consiguen saber que están ahí gracias a detectores sísmicos que detectan el movimiento del terreno y lo trazan en un gráfico, pero estos detectores no siempre muestran la diferencia entre el movimiento de tierra normal y los temblores pequeños. Lo que han hecho es alimentar una red neuronal de aprendizaje profundo para leer sismogramas y enseñar a distinguir la diferencia entre el «ruido» de movimiento terrestre de rutina y los terremotos.
Los datos del sistema los aplicaron a los pequeños temblores en Oklahoma, y la red neuronal, llamada ConvNetQuake, identificó 17 veces más temblores que los registrados en el catálogo de terremotos del Servicio Geológico de Oklahoma.
Ahora que ya saben como detectarlos de manera confiable, con más datos para estudiar, creen que algún día podría usarse como parte de un sistema más grande para ofrecer cierto grado de advertencia. Un sistema capaz de detectar de manera confiable las pequeñas vibraciones podría salvar muchas vidas.