Investigadores de la Universidad de Melbourne han desarrollado una herramienta de software que utiliza matemáticas aplicadas y análisis de big data para predecir el límite de dónde ocurrirá un deslizamiento de tierra. dos semanas antes.

La profesora Antoinette Tordesillas de la Facultad de Matemáticas y Estadística dijo que siempre hay señales de advertencia antes de un colapso o 'fracaso', la parte complicada es identificar cuáles son.

"Estas advertencias pueden ser sutiles. Identificarlas requiere un conocimiento fundamental de fallas a nivel de microestructura:el movimiento de granos individuales de tierra, “Dijo el profesor Tordesillas.

"Por supuesto, no podemos ver el movimiento de granos individuales en un deslizamiento de tierra o terremoto que se extiende por kilómetros, pero si podemos identificar las propiedades que caracterizan el fracaso en la pequeña escala, podemos arrojar luz sobre cómo evoluciona el fracaso en el tiempo, no importa el tamaño del área que estemos observando ".

Estas primeras pistas incluyen patrones de movimiento que cambian con el tiempo y se sincronizan.

"Al principio, el movimiento está muy desordenado, ", dijo el profesor Tordesillas." Pero a medida que nos acercamos al punto de falla, el colapso de un castillo de arena, Grieta en el pavimento o resbalón en una mina a cielo abierto:el movimiento se ordena a medida que diferentes ubicaciones se mueven repentinamente de manera similar.

"Nuestro modelo decodifica estos datos sobre el movimiento y los convierte en una red, permitiéndonos extraer los patrones ocultos en el movimiento y cómo están cambiando en el espacio y el tiempo. El truco consiste en detectar los movimientos ordenados en la red lo antes posible, cuando los movimientos son muy sutiles ".

El profesor Robin Batterham del Departamento de Ingeniería Química y Biomolecular dijo que el nuevo software se enfoca en convertir algoritmos y big data en acciones de gestión y evaluación de riesgos que pueden salvar vidas.

"La gente se ha excedido un poco con los llamados análisis de datos, aprendizaje automático, etc. "dijo el profesor Batterham.

"Si bien hemos estado haciendo este tipo de cosas durante 40 años, este software aprovecha la potencia de la computadora y la memoria disponible para observar no solo el movimiento de la superficie, pero extrae los patrones de datos relevantes. Somos capaces de hacer cosas que eran simplemente inimaginables en un sentido matemático hace 30 años.

"Ahora podemos predecir cuándo podría romperse un vertedero de basura en un país en desarrollo, cuando un edificio se agrietará o los cimientos se moverán, cuando una presa podría romperse o ocurrir un deslizamiento de tierra. Este software realmente podría marcar la diferencia ".