La dinámica de los sismos es, hasta hoy, impredecible. A pesar de décadas invertidas en investigación, no hemos logrado predecir lugar o momento de estos sucesos. Sin embargo, parece que estamos un poco más cerca de esta posibilidad. Una nueva investigación desarrollada por científicos en Harvard y Googlesugieren que la Inteligencia Artificial podría ser el camino a tomar para lograrlo.

El aprendizaje profundo de las máquinas ha sido demostrado en diferentes momentos, como el Google I/O de este año en donde la gigante de Mountain View explicó cómo la Inteligencia Artificial pudo obtener más data de la que un examen rutinario de retina puede obtener. Ahora, y gracias a una publicación en la revista Nature, los investigadores demostraron cómo este desarrollo tecnológico puede ayudar a predecir el lugar de las réplicas de manera más confiable que los modelos actuales. Contrastando el modelo actual de cotejo, denominado “estrés de Coulomb” en el que se analiza la reacción de diferentes materiales a un evento sísmico, los científicos capacitaron a una red neural para detectar patrones en más de 130 mil sismos y réplicas, antes de testear su aprendizaje en 30 mil eventos no cotejados por la inteligencia artificial.

Gracias a la implementación de esta tecnología, el método de predicción mejoró considerablemente. Según la publicación, y en una escala de 0 a 1, el “modelo Coulomb” logra una precisión de 0.583. El Deep learning logra 0.849 como resultado final.

Justamente, la ventaja de la Inteligencia Artificial es que puede tomar diferentes caminos y analizar más variables que un grupo de personas. El hecho de considerar más datos en menos tiempo, y concluir con un resultado medible y cuantificable, ayuda a que se logre un mayor grado de predicción. Esto, en un campo tan impredecible como los sismos, puede significar una aplicación necesaria. Sin embargo, estamos muy lejos de una implementación veloz de este sistema, pues aun está en una incipiente fase de pruebas. Pero es bueno saber que podemos tomar mano de una nueva manera de observar las dinámicas naturales. Resulta extraño, por cierto, ver cómo las máquinas le están enseñando a los humanos a observar la realidad de otra forma.

Fuente. rpp.pe