La predicción de terremotos basada en IA se muestra prometedora en las pruebas


Un nuevo intento de predecir terremotos con la ayuda de inteligencia artificial ha generado esperanzas de que algún día la tecnología pueda usarse para limitar el impacto de los terremotos en las vidas y las economías. 


por la Universidad de Texas en Austin


Desarrollado por investigadores de la Universidad de Texas en Austin, el algoritmo de IA predijo correctamente el 70% de los terremotos una semana antes de que ocurrieran durante una prueba de siete meses en China.

La IA fue entrenada para detectar cambios estadísticos en datos sísmicos en tiempo real que los investigadores habían emparejado con terremotos anteriores. El resultado fue un pronóstico semanal en el que la IA predijo con éxito 14 terremotos en un radio de aproximadamente 200 millas de donde estimó que ocurrirían y con casi exactamente la fuerza calculada. No detectó un terremoto y dio ocho advertencias falsas.

Aún no se sabe si el mismo enfoque funcionará en otros lugares, pero el esfuerzo es un hito en la investigación para el pronóstico de terremotos impulsado por IA.

“Predecir terremotos es el santo grial”, afirmó Sergey Fomel, profesor de la Oficina de Geología Económica de la UT y miembro del equipo de investigación. “Aún no estamos cerca de hacer predicciones para ningún lugar del mundo, pero lo que logramos nos dice que lo que pensábamos que era un problema imposible, en principio tiene solución”.

La predicción de terremotos basada en IA se muestra prometedora en las pruebas
Este mapa muestra la ubicación en China de los terremotos predichos por la IA (puntos azules) unidos por una línea roja al lugar donde ocurrió cada terremoto real (puntos rojos). Los números indican la semana en que ocurrió el terremoto. Durante la prueba de 30 semanas, la IA desarrollada por UT Austin sólo pasó por alto un terremoto. Crédito: Yangkang Chen/Escuela Jackson de Geociencias.

La prueba fue parte de una competencia internacional celebrada en China en la que la IA desarrollada por UT quedó en primer lugar entre otros 600 diseños. La entrada de UT fue dirigida por el sismólogo de la oficina y desarrollador principal de IA, Yangkang Chen. Los hallazgos del ensayo se publican en la revista Bulletin of the Sismological Society of America .

“No se ven venir terremotos”, dijo Alexandros Savvaidis, científico investigador principal que dirige el Programa de Red Sismológica de Texas (TexNet) de la oficina, la red sísmica del estado. “Es cuestión de milisegundos, y lo único que puedes controlar es qué tan preparado estás. Incluso con un 70%, ese es un resultado enorme y podría ayudar a minimizar las pérdidas económicas y humanas y tiene el potencial de mejorar dramáticamente la preparación para terremotos en todo el mundo”.

Los investigadores dijeron que su método había tenido éxito al seguir un enfoque de aprendizaje automático relativamente simple. A la IA se le dio un conjunto de características estadísticas basadas en el conocimiento del equipo sobre física de terremotos, luego se le pidió que se entrenara en una base de datos de cinco años de registros sísmicos.

Una vez entrenada, la IA dio su pronóstico escuchando señales de terremotos entrantes entre los ruidos de fondo en la Tierra.

“Estamos muy orgullosos de este equipo y de su primer puesto en esta prestigiosa competición”, dijo Scott Tinker, director de la oficina. “Por supuesto, lo que importa no es sólo la ubicación y la magnitud, sino también el momento. La predicción de terremotos es un problema intratable y no podemos exagerar la dificultad”.

Los investigadores confían en que en lugares con sólidas redes de seguimiento sísmico, como California, Italia, Japón, Grecia, Turquía y Texas, la IA podría mejorar su tasa de éxito y limitar sus predicciones a unas pocas decenas de kilómetros.

Uno de los próximos pasos es probar la IA en Texas, ya que el estado experimenta una alta tasa de terremotos de magnitud menor y algunos de magnitud moderada. El TexNet de la oficina alberga 300 estaciones sísmicas y más de seis años de registros continuos, lo que lo convierte en un lugar ideal para verificar el método.

Con el tiempo, los investigadores quieren integrar el sistema con modelos basados ​​en la física, lo que podría ser importante donde los datos son escasos, o en lugares como Cascadia, donde el último gran terremoto ocurrió cientos de años antes que los sismógrafos.

“Nuestro objetivo futuro es combinar la física y los métodos basados ​​en datos para darnos algo generalizado, como chatGPT, que podamos aplicar en cualquier parte del mundo”, dijo Chen.

La nueva investigación es un paso importante para lograr ese objetivo.

“Eso puede estar muy lejos, pero muchos avances como este, en conjunto, son los que hacen avanzar la ciencia”, dijo Tinker.

Más información: Omar M. Saad et al, Pronóstico de terremotos utilizando big data e inteligencia artificial: un estudio de caso en tiempo real de 30 semanas en China, Boletín de la Sociedad Sismológica de América (2023). DOI: 10.1785/0120230031



WP Twitter Auto Publish Powered By : XYZScripts.com