Predicción de sismos con inteligencia artificial

La predicción de sismos con inteligencia artificial se veía imposible hace unos años. Hoy parece estar más cerca de la realidad.

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Todos sabemos la catástrofe reciente en Turquía. Un territorio moldeado por la tectónica, arrugado y aplastado por fuerzas descomunales, ha vuelto a sufrir los implacables efectos de la energía que le da vida a nuestro planeta.

Aunque entendemos que los terremotos son parte fundamental de los procesos de nuestro planeta también debemos hacer frente a sus consecuencias y devastación. Lamentablemente, no conocemos un método confiable para predecir cuándo ocurrirán o con qué intensidad. Pero, ¿y si la inteligencia artificial pudiera generar esos análisis por nosotros?

Sismos desactualizados

Nuestro principal obstáculo al entender la sismología es la falta de información. Algunos de los peores terremotos del mundo, como China 2008, Haití 2010 y Japón 2011, ocurrieron en zonas que se consideraban seguras. Otros terremotos devastadores han provenido de fallas geológicas que no aparecían en los mapas. Claramente los mapas de riesgo son imprecisos al momento de estimar las áreas de afectación.

Otro método popular para calcular el riesgo de que ocurra un sismo es el uso de probabilidades. Derivado de complejas fórmulas matemáticas se obtienen promedios para determinar cada cuánto tiempo ocurren sismos intensos en cierta zona. Como ejemplo, el último gran terremoto en la falla de San Andrés fue en 1857. Dado que el intervalo promedio entre terremotos grandes es de 135 años, los medios comúnmente dicen que ya hay un “retraso” y que el gran terremoto es inminente. Pero los intervalos entre terremotos son variados, de 44 a 305 años, entonces el siguiente grande podría ocurrir hoy o dentro de un siglo. El sistema de probabilidades se vuelve entonces bastante impreciso y hasta alarmista.

Aplicando inteligencia a la tectónica

Un método propuesto para aplicar inteligencia artificial a la predicción de sismos incluye redes neuronales. Este sistema está inspirado en el funcionamiento del cerebro humano, donde una red de neuronas representa información interconectada. Realizando conexiones entre los datos el sistema “aprende”, refuerza las conexiones útiles que pueden ir cambiando conforme se añade información.

En un método comparable al procesamiento de lenguaje natural, estos modelos pueden predecir la fricción en una falla geológica y la forma en que la falla se romperá en un futuro. ¿Cómo? Pues de la misma manera que se procesa el lenguaje, por medio del sonido. Una falla geológica “habla”, emite un sonido o vibración que es recogido por sismogramas para su estudio. Por ahora estos modelos están en proceso de recoger el sonido actual para generar una imagen precisa del comportamiento de la falla, antes de lanzarse a realizar una predicción.

Otros modelos intentan encontrar la relación entre los sismos y otros fenómenos, como la cantidad de electrones (partículas subatómicas con carga eléctrica) presentes en la atmósfera cercana a una zona de rompimiento. Cualquiera que sea la aproximación usada el reto tiene dos aristas: tener una red de captación de datos mediante sensores suficientemente amplia y densa para alimentar al modelo con datos y un modelo capaz de aprender eficientemente.

Las implicaciones son poderosas. ¿Estamos cerca de lograr la tan ansiada predicción de terremotos? ¿Podremos generar una alerta confiable evitando falsas alarmas o pánico? ¿O seguirá siendo terreno de astrólogos y videntes? Con toda seguridad es sólo cuestión de tiempo para tener la primera predicción confiable.

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