El estudio de los terremotos sigue siendo de gran interés en todo el mundo, ya que es uno de los desastres naturales menos predecibles. En una nueva revisión publicada en Artificial Intelligence in Geosciences , un equipo de investigadores de Francia y Turquía exploró el papel de herramientas convencionales como sismómetros y GPS en la comprensión de los terremotos y sus consecuencias.
"Estas herramientas han proporcionado información invaluable sobre varios parámetros sísmicos, como la deformación del suelo y las ondas de desplazamiento. Sin embargo, enfrentan varias limitaciones, incluida la incapacidad de predecir terremotos en tiempo real, desafíos con la resolución temporal de los datos y una cobertura espacial desigual". explica Joshua Pwavodi, autor principal de la revisión. "A pesar de su importancia histórica, estas herramientas tienen dificultades para distinguir las señales sísmicas del ruido ambiental."
Sin embargo, los autores señalan que los avances recientes en IA e IoT han abordado significativamente algunas de estas limitaciones. Las metodologías de IA han demostrado ser fundamentales para identificar patrones intrincados y relaciones complejas dentro de los datos sísmicos históricos. Al aprovechar la IA, se han obtenido conocimientos únicos sobre los patrones sísmicos en diversas ubicaciones geológicas.
"Tanto las técnicas clásicas como las avanzadas de aprendizaje automático han contribuido al desarrollo de sistemas robustos de alerta temprana y modelos de predicción descentralizados. Los dispositivos IoT también han desempeñado un papel crucial al permitir una transmisión fluida de datos para el monitoreo en tiempo real", añade Pwavodi.
La versatilidad de los dispositivos IoT mejora la accesibilidad y el almacenamiento de datos, creando una red dinámica para la predicción de terremotos. Sin embargo, persisten desafíos como la complejidad computacional, la calidad de los datos y la interpretabilidad. Una limitación importante es la integración de mediciones hidrogeológicas primarias en el entrenamiento del modelo de IA.
El seguimiento de los datos hidrogeológicos, incluidas las presiones de los fluidos intersticiales y el flujo de fluidos, suele ser costoso. Herramientas como los kits de adaptación de obviación de circulación (CORK) proporcionan mediciones in situ de estos parámetros, pero la transmisión de datos no siempre es en tiempo real, a diferencia de los sistemas de IoT.
"Para abordar estos desafíos, propusimos un enfoque integral que integra diversos conjuntos de datos, incluidos datos de sensores sísmicos, GPS, meteorológicos y de IoT", dice Pwavodi. "Al combinar estos conjuntos de datos, los investigadores pueden desarrollar modelos de predicción de terremotos más sólidos que tengan en cuenta varios factores contribuyentes".
Específicamente, los autores sugieren integrar dispositivos de IoT con herramientas como los kits de adaptación de obviación de circulación (CORK) para permitir la transmisión en tiempo real de mediciones hidrogeológicas que influyen en los terremotos. Estos datos en tiempo real, combinados con otros conjuntos de datos, se pueden utilizar para construir modelos predictivos de IA capaces de proporcionar predicciones de terremotos en tiempo real.
Más información: Joshua Pwavodi et al, El papel de la inteligencia artificial y la IoT en la predicción de terremotos:revisión, Inteligencia artificial en geociencias (2024). DOI:10.1016/j.aiig.2024.100075
Proporcionado por KeAi Communications Co.
