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Google y Harvard predicen las réplicas de los terremotos con inteligencia artificial

Ambas instituciones han colaborado conjuntamente en el desarrollo de un estudio para, mediante el uso de la inteligencia artificial tratar de manera más exacta las reacciones a los terremotos.

terremoto google
La imagen muestra un mapa de la distribución de probabilidades de réplica del terremoto de Landers. Las zonas en rojo oscuro son regiones más propensas a sentir réplicas según las predicciones.

Los terremotos traen consigo multitud de réplicas que a menudo continúan aumentando los daños. La investigadora de Harvard, Phoebe DeVries, ha colaborado con Google en un estudio para aplicar la inteligencia artificial a la predicción de réplicas de terremotos

"Hemos colaborado con los expertos en machine learning de Google para ver si podríamos aplicar aprendizaje profundo para determinar dónde podrían producirse las réplicas y con lo averiguado hemos publicado un estudio. Pero primero hablaremos de los antecedentes: comenzamos con una base de datos con información de más de 118 terremotos importantes de todo el mundo" explica la investigadora.

A partir de esos datos, se aplica una red neuronal para analizar la relación entre los cambios de estrés estático causados por las ubicaciones del temblor inicial y las réplicas

El resultado final fue un modelo notablemente mejorado de predicción de las ubicaciones de las réplicas. Los investigadores confían en que en un futuro próximo se pueda aplicar este sistema y así ayudar a desplegar servicios de emergencias y evacuar zonas en riesgo de réplica. Aunque de momento aún es impreciso, si supone un avance enorme con respecto a las técnicas clásicas.

Además de los resultados esperados, el estudio también ofreció un resultado inesperado: ayudar a comprender mejor la causa de los terremotos, no solo de las réplicas. "Al aplicar redes neuronales al conjunto de datos, pudimos observar de cerca los factores concretos que considera importante o útiles para esa predicción, en vez de solo tomar los resultados de las predicciones tal cual" explican los investigadores. Esto abre nuevas posibilidades a teorías físicas que permitan comprender mejor este fenómeno de la naturaleza. 



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Fernando Rubio Román, CTO de Microsoft España. TECNOLOGÍA
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