Expertos usan a Google y su Inteligencia Artificial para predecir terremotos

El film Twister (1996) planteaba una situaci¨®n en la que unos meteor¨®logos buscaban usar la tecnolog¨ªa para poder adelantarse a los tornados y avisar con m¨¢s tiempo a los ciudadanos en caso de riesgo de producirse uno. Han pasado 22 a?os desde aquel film, y la Tecnolog¨ªa ha disparado su evoluci¨®n. Hoy d¨ªa tenemos Inteligencia Artificial incluso en los m¨®viles y en el buscador de Google, que sabe lo que queremos antes de que tecleemos nada. Y es esa IA, la de Google, la que unos investigadores est¨¢n aprovechando para intentar predecir otra fuerza devastadora de la naturaleza: los terremotos.

Google y su Inteligencia Artificial para predecir terremotos

En el Blog oficial de Google, Phoebe DeVries, investigadora postdoctoral del departamento de Astronom¨ªa en Harvard que ha colaborado con Google en la predicci¨®n de la ubicaci¨®n de r¨¦plicas de terremotos con ciencia asistida por IA, nos cuenta que los terremotos normalmente se producen de forma secuencial: a un temblor inicial (el hecho que suele copar las noticias) le siguen a menudo varias r¨¦plicas. Aunque, por lo general, estas r¨¦plicas son de menor magnitud que el temblor principal, pueden dificultar notablemente las tareas de recuperaci¨®n y no es f¨¢cil predecir la ubicaci¨®n de estos sucesos.

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Seg¨²n DeVries, ¡°Hemos colaborado con los expertos en machine learning de Google para ver si podr¨ªamos aplicar aprendizaje profundo para determinar d¨®nde podr¨ªan producirse las r¨¦plicas y con lo averiguado hemos publicado un estudio: Comenzamos con una base de datos con informaci¨®n de m¨¢s de 118 terremotos importantes de todo el mundo. A partir de estos datos, aplicamos una red neuronal para analizar la relaci¨®n entre los cambios de estr¨¦s est¨¢tico causados por las ubicaciones del temblor inicial y las r¨¦plicas¡±. El resultado final fue un modelo notablemente mejorado de predicci¨®n de las ubicaciones de las r¨¦plicas, que un d¨ªa podr¨ªa ayudar a desplegar servicios de emergencias y evacuar zonas en riesgo de r¨¦plica. Aunque este sistema a¨²n es impreciso, supone un avance enorme con respecto a las t¨¦cnicas cl¨¢sicas.

Una tecnolog¨ªa que puede salvar vidas

Pero aqu¨ª est¨¢ el elemento clave de la investigaci¨®n, ya que ¡°con el estudio tambi¨¦n obtuvimos un resultado inesperado: nos puede ayudar a comprender mejor la causa de los terremotos, no solo de las r¨¦plicas. Al aplicar redes neuronales al conjunto de datos, pudimos observar de cerca los factores concretos que considera importante o ¨²tiles para esa predicci¨®n, en vez de solo tomar los resultados de las predicciones tal cual. Esto abre nuevas posibilidades a teor¨ªas f¨ªsicas que nos permitan comprender mejor este fen¨®meno de la naturaleza¡±, y usar la IA de Google para detectar antes los devastadores fen¨®menos naturales, no s¨®lo los terremotos, sino tambi¨¦n extrapolarla a los tornados, huracanes, etc.