Google también quiere predecir terremotos

Expertos del Departamento de Astronomía de Harvard e investigadores de la división de machine learning de Google han llevado a cabo un proyecto para aplicar el aprendizaje profundo en la detección de terremotos y, con esta información, ayudar a minimizar sus consecuencias.

Para ello, se analizaron de forma pormenorizada los datos de 178 terremotos registrados en el mundo, de los que se extrajo la información sobre localización, intensidad y consecuencias.

A partir de ahí, se aplicó una red neuronal para analizar la relación que existía entre los cambios de estrés estático causados por las ubicaciones del temblor inicial y las posteriores réplicas. Las conclusiones se han publicado en la revista Nature.

Según explica en el blog de Google Phoebe DeVries, investigadora postdoctoral del departamento de Astronomía en Harvard, que ha colaborado en el proyecto, el resultado fue el desarrollo de un modelo de comportamiento “notablemente mejorado” de predicción de las ubicaciones de las réplicas, que a pesar de ser aún manifiestamente mejorable supone un avance sobre los estudios precedentes.

La clave de este proyecto está no tanto en actuar no en el seísmo inicial, aún muy difícil de prever, sino en cómo se comportarán las posteriores réplicas, que en muchos casos son tremendamente dañinas. Conociendo cómo se producirán se podrá evacuar con mayor celeridad las zonas amenazadas y desplegar con mayor eficacia a los servicios de emergencias.

Pero el estudio también aportó un dato inesperado: “Nos puede ayudar a comprender mejor la causa de los terremotos, no solo de las réplicas. Al aplicar redes neuronales al conjunto de datos, pudimos observar de cerca los factores concretos que considera importante o útiles para esa predicción, en vez de solo tomar los resultados de las predicciones tal cual”, explica DeVries.

“Esto abre nuevas posibilidades a teorías físicas que nos permitan comprender mejor este fenómeno de la naturaleza. Seguiremos desentrañando los misterios que subyacen tras los terremotos con el fin de mitigar sus efectos nocivos”, concluye la investigadora.