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Un equipo de investigadores de la Universidad de Harvard y el MIT están ahora usando redes neuronales profundas para detectar terremotos y dicen que su método es mucho mejor que todo lo que se había usado anteriormente. El grupo ha publicado un artículo técnico describiendo su trabajo.

Para poder aprender más sobre los terremotos y poderlos predecir, los científicos estudian los movimientos telúricos que ya han ocurrido. Y aunque esto es relativamente sencillo sobre todo cuando se trata de movimientos de tierra grandes y además, que ocurren donde hay grandes concentraciones de personas, es claro que es más difícil detectar los temblores pequeños que además, ocurren en lugares relativamente remotos. Lo que parece notable es que los pequeños terremotos se han convertido en mucho más comunes en algunas áreas debido al fracking, pero debido a que esta práctica es nueva, poco se sabe de sus consecuencias.

Los medios que usan los científicos para determinar lo que ocurre cuando aparece un sismo, además de sentirlo, es a través de detectores que pueden notar el movimiento de la tierra y además, dibujarlo en una gráfica. Pero estos detectores en general no diferencian entre un movimiento de tierra normal y un pequeño sismo. Y hay miles de pequeños sismos. {Por ejemplo, el sur de California tiene unos 10 mil pequeños sismos al año.

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Ahora, con este nuevo esfuerzo de los científicos, los investigadores le han enseñado a una red neuronal a leer los sismogramas y así poder decir la diferencia entre un movimiento de tierra rutinario (que se define como “ruido”), y un pequeño sismo. Los científicos alimentaron el sistema a partir de datos de pequeños sismos en Oklahoma (debido al fracking), desde un tiempo antes de que empezara esta práctica y entonces lo compararon con los datos actuales. La red neuronal, la cual se denomina ConvNetQuake, identificó 17 veces más sismos que fueron registrados en el catálogo del Oklahoma Geological Survey.

Hay que reconocer que este sistema no sugiere ni predice la posibilidad de un sismo, al menos por el momento, pero podría ser usado para poder entender más sobre los terremotos. Igualmente, podría servir como un sistema que ayudara a un programa más grande, a detectar sismos o ver la posibilidad de que ocurriesen en una zona. Esto a la larga podría significar salvar vidas.

Puede verse el artículo en: Thibaut Perol et al. Convolutional neural network for earthquake detection and location, Science Advances (2018).

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