Un equipo de investigadores de la Universidad de Harvard y el MIT ha utilizado la tecnología de redes neuronales para detectar terremotos, y encontró que era más preciso que los métodos actuales. El grupo ha publicado un artículo que describe su trabajo en el sitio de acceso abierto. Avances de la ciencia .

Para aprender más sobre los terremotos y poder predecirlos, los científicos estudian terremotos que ya han ocurrido. Si bien es relativamente fácil detectar grandes terremotos, especialmente aquellos que ocurren cerca de áreas pobladas por humanos, es mucho más difícil detectar los pequeños y los que se encuentran en lugares remotos. Notablemente, Los terremotos más pequeños se han vuelto mucho más comunes en algunas áreas debido al fracking, pero debido a que la práctica aún es relativamente nueva, poco se sabe sobre ellos.

Los medios por los que los científicos detectan terremotos, que no sea sintiéndolos, es a través de detectores sísmicos que detectan el movimiento del suelo y lo trazan en un gráfico. Pero estos detectores no siempre muestran la diferencia entre el movimiento normal del suelo y los pequeños terremotos, y hay muchos pequeños terremotos. Sureste de california, por ejemplo, tiene aproximadamente 10, 000 cada año. En este nuevo esfuerzo, los investigadores enseñaron a una red neuronal de aprendizaje profundo a leer sismogramas y luego a diferenciar entre el "ruido" rutinario del movimiento del suelo y los terremotos. Luego alimentaron los datos del sistema de pequeños terremotos en Oklahoma (que ha experimentado un aumento en los pequeños terremotos debido al fracking) desde un tiempo antes de que comenzara el fracking y los compararon con tiempos más recientes. La red neuronal que el equipo ha denominado ConvNetQuake, identificó 17 veces más terremotos que los registrados en el catálogo de terremotos del Servicio Geológico de Oklahoma.

Detectar terremotos está muy bien, pero lo que todo el mundo realmente quiere es un sistema que pueda predecirlos. Los investigadores detrás de ConvNetQuake no sugieren que su sistema pueda hacerlo alguna vez, pero tenga en cuenta que podría usarse para aprender más sobre los terremotos; detectarlos de manera confiable ofrece más datos para estudiar. También, Algún día podría usarse como parte de un sistema más grande para ofrecer cierto grado de advertencia. No todos los terremotos que causan muerte y destrucción se concentran en las áreas donde causan daño. El terremoto que afectó a la Ciudad de México en septiembre pasado, por ejemplo, estaba centrado a casi cien millas de distancia. Un sistema capaz de detectar de manera confiable los primeros rumores y transmitirlos instantáneamente a los funcionarios en áreas pobladas podría salvar cientos, si no miles, de vidas.

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