Esta IA detectó 17 veces más sismos que los métodos tradicionales

Un equipo de investigación dirigido por el científico de Deep learnning Thibaut Perol y sus colegas Michaël Gharbi y Marine Denolle ha encontrado una forma de utilizar la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la detección de terremotos.

El estudio, publicado el 14 de febrero en Science Advances, detalla la creación de ConvNetQuake, es la primera red neuronal diseñada para detectar y localizar terremotos. El algoritmo especializado puede observar mediciones de movimiento del suelo conocidas como sismogramas y determinar si la actividad sísmica es solo 'ruido' o un terremoto. Históricamente, ha sido muy difícil detectar terremotos muy pequeños debido a este 'ruido', pero ConvNetQuake puede hacer la distinción.

Los investigadores utilizaron la actividad sísmica en Oklahoma para entrenar y probar ConvNetQuake. Descubrieron que su sistema detectó 17 veces más terremotos de los que se registraron en el catálogo de terremotos del Servicio Geológico de Oklahoma.

Si bien este estudio en particular revela cómo el sistema podría mejorar la detección de terremotos en el centro de Estados Unidos, ConvNetQuake podría aplicarse más allá de esta región. Al detectar y categorizar eficazmente la actividad sísmica, podría proporcionar información importante desde muy temprano en la 'vida' de un terremoto, alertando a las comunidades lo antes posible si un sismo está aumentando o no y qué tan grave podría ser.

No obstante, si bien es superior a otros métodos de detección de terremotos, ConvNetQuake solo puede detectar terremotos, no puede predecirlos. Hasta que podamos predecir con eficacia los terremotos antes de que comiencen, la detección temprana es nuestra mejor esperanza para prevenir la devastación que estos fenómenos pueden causar.