Puede que los relámpagos no caigan dos veces pero los terremotos pueden. Y pronosticar dónde se producirán las réplicas ahora podría ser un poco más fácil gracias a la ayuda de la inteligencia artificial.

Las réplicas pueden ser más destructivas que los terremotos que siguen, lo que hace que sea aún más importante para los expertos poder predecirlos.

Pero si bien los sismólogos tienen métodos para pronosticar cuándo ocurrirán las réplicas y qué tan fuertes serán, hay más incertidumbre sobre cómo predecir dónde atacarán.

Con la esperanza de abordar eso, un grupo de investigadores entrenó un programa de "aprendizaje profundo" con datos sobre decenas de miles de terremotos y réplicas para ver si mejoran las predicciones.

"La línea de base anterior para el pronóstico de réplicas tiene una precisión de alrededor del tres por ciento en todo el conjunto de datos de prueba. Nuestro enfoque de red neuronal tiene una precisión de alrededor del seis por ciento, "dijo Phoebe DeVries, coautor del estudio publicado en la revista Naturaleza el jueves.

"Este enfoque es más preciso porque se desarrolló sin una creencia previa muy arraigada sobre dónde deberían ocurrir las réplicas, "DeVries, un becario postdoctoral en Harvard, dijo a la AFP.

Los investigadores utilizaron un tipo de inteligencia artificial conocida como aprendizaje profundo, que se modela vagamente en la forma en que el cerebro humano hace conexiones.

El programa permitió a los investigadores trazar un mapa de las relaciones "entre las características de un gran terremoto:la forma de la falla, cuanto se resbaló, y cómo hizo hincapié en la tierra, y dónde ocurrieron las réplicas, "dijo Brendan Meade, profesor de ciencia terrestre y planetaria en Harvard, y coautor del estudio.

Los investigadores probaron la red reteniendo una cuarta parte de su conjunto de datos, e introducir la información restante en el programa.

Luego probaron qué tan bien el programa predijo las ubicaciones de las réplicas del 25 por ciento de los casos en los que no se había informado.

Encontraron que el seis por ciento de las áreas que el programa identificó como de alto riesgo experimentaron de hecho réplicas, desde el tres por ciento con los métodos existentes.

Analizando la investigación, Gregory Beroza, profesor de geofísica en la Universidad de Stanford, advirtió que "podría ser prematuro inferir ... una mejor comprensión física de la activación de réplicas".

En un artículo publicado en Naturaleza junto con el estudio, Dijo que la investigación se había centrado en un solo conjunto de cambios causados ​​por terremotos que pueden afectar el lugar donde ocurren las réplicas.

"Otro motivo de cautela es que el análisis de los autores se basa en factores cargados de incertidumbre, ", Escribió Beroza.

DeVries reconoció que hay factores adicionales que afectan el lugar donde ocurren las réplicas y que hay "mucho más por hacer".

"Definitivamente estamos de acuerdo en que este trabajo es un comienzo motivador, en lugar de un final, " ella dijo.

Y Beroza dijo que la investigación había establecido una "cabeza de playa" para un estudio adicional sobre cómo la inteligencia artificial podría ayudar a los pronósticos.

"La aplicación de métodos de aprendizaje automático tiene el potencial de extraer significado de estas grandes y complejas fuentes de información, pero todavía estamos en las primeras etapas de este proceso ".

© 2018 AFP