Una herramienta de predicción de terremotos basada en IA predice réplicas en segundos
¿Qué papel podría desempeñar la IA en la predicción de terremotos secundarios después de un terremoto?
Una nueva herramienta de predicción de terremotos con inteligencia artificial puede predecir el riesgo de réplicas apenas unos segundos después del temblor inicial, según sugiere una nueva investigación de la Universidad de Edimburgo , el Servicio Geológico Británico y la Universidad de Padua .
Los modelos de aprendizaje automático (ML) pueden pronosticar dónde y cuántas réplicas se producirán después de un terremoto casi en tiempo real, afirman los investigadores.
Pronóstico rápido
Las réplicas pueden ser más mortales que el terremoto inicial , pero los métodos actuales para predecir estos sismos secundarios pueden tardar varias horas, incluso días. La toma de decisiones sobre medidas de seguridad pública y la asignación de recursos en zonas afectadas por desastres podría mejorarse mediante pronósticos rápidos basados en IA .
Los investigadores utilizaron aprendizaje automático (ML) para entrenar modelos con datos de terremotos de áreas que experimentan terremotos regularmente, incluidos California, Nueva Zelanda, Italia, Japón y Grecia.
Luego analizaron la capacidad de su herramienta de pronóstico impulsada por IA para producir pronósticos de cuántas réplicas tendrán lugar dentro de las 24 horas posteriores a terremotos de magnitud 4 o superior y compararon su desempeño con el modelo de secuencia de réplicas de tipo epidémico (ETAS), el sistema de pronóstico más utilizado y que actualmente se utiliza de manera operativa en Italia, Nueva Zelanda y los EE. UU.
Ambos modelos mostraron un desempeño comparable en la predicción del riesgo de réplicas, pero el modelo ETAS tardó mucho más en producir resultados (hasta varias horas o días en una sola computadora de rango medio), ya que implica ejecutar muchas simulaciones, dice el equipo, en comparación con solo segundos para el modelo impulsado por IA.
Su velocidad y bajo coste computacional ofrecen importantes ventajas para su uso operativo: junto con el desarrollo casi en tiempo real de catálogos de terremotos de alta resolución basados en aprendizaje automático, estos modelos mejorarán nuestra capacidad para monitorear y comprender las crisis sísmicas a medida que evolucionan».
Como su herramienta de inteligencia artificial está entrenada con registros de terremotos pasados de regiones con diferentes paisajes tectónicos, los investigadores dicen que sus modelos podrían usarse para predecir el riesgo de réplicas en la mayoría de las partes del mundo que experimentan terremotos.
Referencia de la noticia
Hacia un enfoque de aprendizaje profundo para la predicción de la tasa de sismicidad espaciotemporal basada en datos a corto plazo , Tierra, Planetas y Espacio, noviembre de 2025. Dervisi, F. et al.