Avance en el aprendizaje automático permite predecir terremotos meses antes de que ocurran

MadridInvestigadores de la Universidad de Alaska Fairbanks y la Universidad Ludwig-Maximilians de Múnich han descubierto que el aprendizaje automático puede dar varios meses de aviso antes de grandes terremotos. Este hallazgo podría revolucionar la predicción de terremotos y ayudar a minimizar sus impactos en las personas y las edificaciones.

Un equipo liderado por Társilo Girona de la Universidad de Alaska Fairbanks descubrió que antes de grandes terremotos ocurren pequeños movimientos tectónicos. Utilizando aprendizaje automático, analizaron datos de los terremotos de Anchorage en 2018 y Ridgecrest, California en 2019. Detectaron actividades sísmicas inusuales tres meses antes de estos eventos.

Hallazgos principales del estudio incluyen:

• Se produjo aproximadamente tres meses de sismicidad de baja magnitud en el 15% al 25% de las regiones afectadas.
• La probabilidad de eventos sísmicos mayores dentro de los 30 días aumentó hasta un 85% poco antes de ocurrir.
• La actividad sísmica de baja magnitud por debajo de 1.5 es un indicador clave de terremotos mayores inminentes.

La investigación revela que un aumento en la presión de fluidos en las líneas de falla puede provocar deslizamientos, desencadenando pequeños temblores que indican la inminencia de grandes terremotos. Este descubrimiento subraya los cambios en la mecánica de las fallas que ocurren antes de sismos importantes.

El uso del aprendizaje automático en la investigación de terremotos representa un gran avance. Las modernas redes sísmicas generan enormes cantidades de datos que ahora pueden ser examinados detenidamente para detectar señales tempranas. El aprendizaje automático ayuda a descubrir patrones que los humanos podrían pasar por alto. Las computadoras rápidas aceleran estos análisis, permitiendo una vigilancia en tiempo real.

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No obstante, la implementación de tales pronósticos plantea varios desafíos. Existen consideraciones éticas y prácticas:

• Las falsas alarmas podrían causar pánico innecesario y alteraciones económicas.
• Las predicciones fallidas podrían tener consecuencias catastróficas.

El algoritmo desarrollado por Girona y Drymoni será evaluado en casi tiempo real para resolver estos problemas. Es crucial utilizar datos sísmicos históricos de las áreas en las que se implementará el algoritmo, para garantizar su precisión y fiabilidad.

Predecir terremotos con precisión puede marcar una gran diferencia. Las alertas tempranas pueden ayudar a las personas a evacuar zonas de peligro, reducir pérdidas económicas y salvar vidas. Sin embargo, es crucial compartir esta información con cuidado para mantener la confianza del público.

Este estudio presenta una innovadora manera de prepararse para los terremotos utilizando tecnología avanzada. La combinación de aprendizaje automático con estudios sísmicos tradicionales mejora nuestra capacidad para predecir y responder a estos eventos naturales.