Pues parece que sí. Es lo que dice Google, y un estudio que ha realizado con la Universidad de Harvard. Phoebe DeVries es la investigadora del departamento de Astronomía de la citada Universidad quien ha coordinado la iniciativa para predecir la ubicación de las réplicas de terremotos utilizando la inteligencia artificial (IA).

¿Y cómo lo han hecho? Según la Universidad de Harvard, “hemos colaborado con los expertos en machine learning (ML) de Google para ver si podríamos aplicar aprendizaje profundo y determinar dónde podrían producirse las réplicas. Comenzamos con una base de datos con información de más de 118 terremotos importantes de todo el mundo”.

A partir de estos datos, señalan en la Universidad, se aplicó 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, que un día podría ayudar a desplegar servicios de emergencias y evacuar zonas en riesgo de réplica. Aunque este sistema aún es impreciso, supone un avance enorme con respecto a las técnicas clásicas.

Según DeVries, “con el estudio también obtuvimos un resultado inesperado que nos puede ayudar a comprender mejor la causa de los terremotos, y 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. Esto abre nuevas posibilidades a teorías físicas que nos permitan comprender mejor este fenómeno de la naturaleza”.

Este estudio, publicado a finales de agosto en la revista Nature, no es el único existente que intenta descifrar si la IA es capaz de ayudar a los sismólogos a los secretos de los terremotos. En febrero de este mismo año otro proyecto, liderado por el científico experto en aprendizaje profundo Thibaut Perol, actualmente en la startup Gram Labs y discípulo también de la Universidad de Harvard, fue publicado por Science Advances.

En él se relataba cómo Perol había utilizado la inteligencia artificial para detectar terremotos a través de un sistema que llamaron ConvNetQuake, que es, según la citada publicación, la primera red neuronal diseñada para detectar y localizar terremotos. La solución utiliza un algoritmo especializado que puede observar mediciones de movimiento del suelo conocidas como sismogramas, y determinar si la actividad sísmica es solo “ruido” o un terremoto.