Desarrollan modelo de IA capaz de detectar microsismos previos a terremotos
Algoritmos avanzados de aprendizaje profundo analizaron deformaciones milimétricas en el suelo reduciendo falsas alarmas sísmicas en ensayos.
Un consorcio internacional integrado por geofísicos y especialistas en ciencias de la computación presentó este miércoles los avances de un modelo de inteligencia artificial desarrollado para analizar en tiempo real señales acústicas y térmicas de baja frecuencia que podrían estar relacionadas con los procesos de acumulación de tensión y deformación en las principales fallas tectónicas. La herramienta busca identificar patrones previos a la actividad sísmica mediante el procesamiento de grandes volúmenes de información procedente de redes de monitoreo geológico, con el objetivo de fortalecer la capacidad de respuesta ante posibles terremotos.
El sistema fue entrenado con registros históricos de más de cinco décadas de observaciones sismológicas internacionales y, según sus desarrolladores, alcanzó una capacidad del 85 % para reconocer indicadores de acumulación crítica de tensión en la corteza terrestre durante pruebas de simulación. No obstante, los investigadores aclararon que estos resultados todavía deben ser contrastados en condiciones reales y que la tecnología se encuentra en fase de validación de campo mediante redes de sensores instaladas en Japón y California. Asimismo, señalaron que la integración de inteligencia artificial podría contribuir a perfeccionar los sistemas automatizados de vigilancia y alerta temprana en grandes centros urbanos ubicados cerca de fallas activas, aunque advirtieron que todavía no constituye un método fiable para predecir con precisión la hora y el lugar de un sismo.
