AI. Está ayudando a los científicos a predecir cuándo y dónde será el próximo gran terremoto.

AI. Está ayudando a los científicos a predecir cuándo y dónde será el próximo gran terremoto

 Innumerables dólares y toda la carrera científica se han dedicado a predecir dónde y cuándo ocurrirá el próximo gran terremoto. Pero a diferencia del pronóstico del tiempo, que ha mejorado significativamente con el uso de mejores satélites y modelos matemáticos más poderosos, la predicción de terremotos se ha visto afectada por fallas repetidas.

Algunos de los terremotos más destructivos del mundo, como China en 2008, Haití en 2010 y Japón en 2011, entre ellos, ocurrieron en áreas que los mapas de riesgo sísmico habían considerado relativamente seguros. El último gran terremoto en Los Ángeles, Northridge en 1994, ocurrió en una falla que no apareció en los mapas sísmicos.

Ahora, con la ayuda de la inteligencia artificial, un número creciente de científicos dice que los cambios en la forma en que pueden analizar grandes cantidades de datos sísmicos pueden ayudarlos a comprender mejor los terremotos, anticipar cómo se comportarán y proporcionar advertencias tempranas más rápidas y precisas.

"En realidad, por primera vez en mi carrera, tengo la esperanza de que progresaremos en este problema", dijo Paul Johnson, miembro del Laboratorio Nacional de Los Álamos, quien se encuentra entre los que están a la vanguardia de esta investigación.

Bien conscientes de los fracasos anteriores en la predicción de terremotos, los científicos se muestran cautelosos cuando se les pregunta cuánto han progresado con el uso de A.I. Algunos en el campo se refieren a la predicción como "la palabra P", porque ni siquiera quieren implicar que es posible. Pero un objetivo importante, dicen, es poder proporcionar pronósticos confiables.

Las probabilidades de terremotos que se proporcionan en los mapas de peligro sísmico, por ejemplo, tienen consecuencias cruciales, especialmente al instruir a los ingenieros sobre cómo deben construir los edificios. Los críticos dicen que estos mapas son notablemente inexactos.

Un mapa de Los Ángeles enumera la probabilidad de que un terremoto produzca fuertes sacudidas dentro de un período de tiempo determinado, generalmente 50 años. Esto se basa en una fórmula compleja que toma en cuenta, entre otras cosas, la distancia desde una falla, la rapidez con la que un lado de la falla se mueve más allá de la otra y la repetición de terremotos en el área.

Un estudio dirigido por Katherine M. Scharer, geóloga del Servicio Geológico de los Estados Unidos, estimó las fechas de nueve terremotos anteriores a lo largo de la parte sur de California de la falla de San Andrés que se remonta al siglo VIII. El último gran terremoto en San Andreas fue en 1857.

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Dado que el intervalo promedio entre estos grandes terremotos fue de 135 años, una interpretación común es que el sur de California debe un gran terremoto. Sin embargo, los intervalos entre los terremotos son tan variados, que van desde los 44 años hasta los 305 años, que tomar el promedio no es una herramienta de predicción muy útil. Un gran terremoto podría venir mañana, o podría ocurrir en un siglo y medio o más.

Esta es una de las críticas de Philip Stark, decano asociado de la Universidad de California, Berkeley, en la División de Ciencias Matemáticas y Físicas. El Dr. Stark describe el sistema general de probabilidades de terremotos como "en algún lugar entre sin sentido y engañoso" y ha pedido que se elimine.

La nueva investigación sobre terremotos relacionada con la IA se basa en redes neuronales, la misma tecnología que ha acelerado el progreso de todo, desde asistentes digitales que hablan hasta autos sin conductor. Modelado libremente en la red de neuronas en el cerebro humano, una red neuronal es un sistema matemático complejo que puede aprender tareas por sí solo.

Los científicos dicen que los datos sísmicos son notablemente similares a los datos de audio que empresas como Google y Amazon utilizan en el entrenamiento de redes neuronales para reconocer comandos hablados en asistentes digitales de mesa de centro como Alexa. Al estudiar los terremotos, es la computadora que busca patrones en montañas de datos en lugar de confiar en los ojos cansados ​​de un científico.

"En lugar de una secuencia de palabras, tenemos una secuencia de mediciones de movimiento en el suelo", dijo Zachary Ross, investigadora en el Laboratorio Sismológico del Instituto de Tecnología de California que está explorando estos A.I. tecnicas "Estamos buscando los mismos tipos de patrones en estos datos".

Brendan Meade, profesor de ciencias de la tierra y planetarias en Harvard, comenzó a explorar estas técnicas después de pasar un año sabático en Google, una compañía a la vanguardia de A.I. investigación.

Su primer proyecto mostró que, al menos, estos métodos de aprendizaje automático podrían acelerar significativamente sus experimentos. Él y sus estudiantes graduados utilizaron una red neuronal para realizar un análisis de terremotos 500 veces más rápido que en el pasado. Lo que una vez tomó días ahora tomó minutos.

El Dr. Meade también encontró que estos A.I. Las técnicas podrían conducir a nuevas ideas. En el otoño, junto con otros investigadores de Google y Harvard, publicó un artículo que muestra cómo las redes neuronales pueden pronosticar las réplicas de terremotos. Este tipo de proyecto, él cree, representa un cambio enorme en la forma en que se realiza la ciencia del terremoto. Trabajo similar


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