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    Un algoritmo de inteligencia artificial logra predecir el 70% de los terremotos durante una prueba

    Durante un test de siete meses en China, el algoritmo logró predecir la mayoría de los terremotos que hubo con una semana de anticipación.

    Axel Marazzi
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    Axel Marazzi

    01 de septiembre 2024, 07:31hs
    Rescatistas trabajan en Shiyuan después de un terremoto en China (Foto: Reuters)
    Rescatistas trabajan en Shiyuan después de un terremoto en China (Foto: Reuters)

    La predicción de terremotos es algo en lo que la ciencia viene trabajando hace años. Los motivos son claros: mientras antes se sepa cuándo sucederá uno, más vidas podrían salvarse. No solo porque le permitiría a los diferentes Estados implementar tareas de reducción de riesgos, sino también a los ciudadanos tomar medidas preventivas que podrían ser cruciales para su seguridad y la de sus seres queridos.

    El problema es que, hasta ahora, no había ningún sistema o tecnología que pudiese detectar este tipo de fenómenos con anticipación. Y el “hasta ahora” no es casualidad, porque un grupo de científicos de la Universidad de Texas, en el marco de una competencia que terminaron ganando, hizo una prueba de siete meses en China que tuvo resultados realmente prometedores.

    La prueba de predicción de terremotos

    Los investigadores entrenaron una inteligencia artificial. Como resultado, el algoritmo predijo con éxito el 70% de los terremotos que hubo en un radio aproximado de 320 km de donde estimaba que ocurrirían y con una magnitud casi exacta a la calculada.

    “Los terremotos no se ven venir”, explica Alexandros Savvaidis, el investigador que dirige el Programa de la Red Sismológica de Texas. “Es una cuestión de milisegundos, y lo único que se puede controlar es el grado de preparación. Incluso con un 70% de éxito, es un resultado enorme y podría ayudar a minimizar las pérdidas económicas y humanas y tiene el potencial de mejorar drásticamente la preparación para los terremotos en todo el mundo”, agregó.

    Este mapa muestra la ubicación en China de los terremotos predichos por la IA (puntos azules) unidos por una línea roja que indica dónde ocurrió cada terremoto (puntos rojos) (Foto: Yangkang Chen/Jackson School of Geosciences.)
    Este mapa muestra la ubicación en China de los terremotos predichos por la IA (puntos azules) unidos por una línea roja que indica dónde ocurrió cada terremoto (puntos rojos) (Foto: Yangkang Chen/Jackson School of Geosciences.)

    Para lograrlo lo que hicieron fue entrenar a un algoritmo de machine learning con información sísmica de los últimos cinco años. Cuando terminaron, pusieron a la inteligencia artificial a “escuchar” las señales de los sismógrafos en tiempo real y compararlas con las de los anteriores terremotos y hacer las predicciones.

    Qué pasará en el futuro

    Si bien los científicos no tienen claro si este tipo de tecnologías funcionarán en otros lugares, son optimistas. Sobre todo en sitios donde hay redes robustas de seguimiento de sismos, como en Japón, Grecia, Turquía, Italia o algunos lugares de Estados Unidos, como California o Texas.

    En esos casos, los expertos consideran que la tecnología que desarrollaron podría mejorar su tasa de éxito y reducir la cantidad de kilómetros a pocas decenas. Lo que se viene para el equipo de expertos es probar esta tecnología donde fue creada, en Texas.

    Este avance es relevante no solo por su capacidad de predicción, sino también por su potencial para modificar las estrategias de mitigación de desastres en regiones más propensas a terremotos. Si esta tecnología se perfecciona, se convertirá sin dudas en una herramienta fundamental para la planificación urbana, la construcción de infraestructuras más seguras y le dará más herramientas a los gobiernos y a las personas.

    “Predecir terremotos es el Santo Grial. No estamos cerca de poder hacer predicciones en todo el mundo, pero lo que logramos nos dice que lo que pensábamos imposible es un problema que solucionable”, explicó Sergey Fomel, quien formó parte del equipo de investigación.

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