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La Inteligencia Artificial podría llegar a predecir sismos, según Google y Harvard

Ruinas post terremoto | Crédito: Stockvault

El 27 de febrero de 2010 es una fecha inolvidable para los chilenos, sobre todo para quienes estuvieron en la ‘zona roja’ que fue azotada por el terremoto 8.8 y posterior tsunami, que cobró vidas de muchas personas.

Tras este suceso, expertos comenzaron a pensar si era posible poder predecir este tipo de eventos naturales, como se hace con los huracanes. Mientras algunos prometían tener la fórmula para hacerlo, otros comentaban que esto era casi imposible, sin poder llegar a un consenso.

Durante 2019 distintos lugares del mundo como la isla de Luzón (Filipinas), Florencia (Italia), y hasta Coquimbo (Chile), fueron afectados por movimientos telúricos, aumentando la necesidad entre la población de que estos hechos puedan ser anunciados y así tener un tiempo para tomar las medidas y evitar víctimas fatales.

En este contexto, Google y Harvard realizaron una investigación en la que se sugiere que la Inteligencia Artificial (IA) sería el camino para lograr esto.

En el estudio publicado por la revista Nature, los investigadores demostraron cómo esta tecnología puede predecir la zona de las réplicas de manera factible que modelos actuales.

Comparando con el sistema actual de cotejo (‘estrés de Coulomb’) en el que se analiza la reacción de distintos materiales frente a un movimiento telúrico, en el elaborado por la investigadora de Harvard, Phoebe DeVries junto a Google, capacitaron a una red neuronal para detectar patrones en más de 130 mil sismos y réplicas, antes de testear su aprendizaje en 30 mil temblores no analizados por la IA, según informa el sitio Niusgeek.

Al implementar esta tecnología, el nivel de predicción mejoró de manera considerable, ya que según se explica en la publicación, con el ‘modelo Coulomb’ se logró – en una escala de 0 a 1- una precisión de 0.583, mientras el Deep learning consiguió como resultado un 0.849.

La ventaja que tiene la IA es que puede analizar diversas variables de manera más rápida que un grupo de personas, ayudando que se obtenga un mayor nivel de predicción.

Sin embargo, aún falta camino por recorrer para llegar a una anticipación de manera rápida y óptima que ayudaría a las personas, pero abre la puerta para ello. «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», declaró DeVries, según consignó el sitio Computer World.

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