La comarca de Pamplona nunca ha sido una tierra conocida por sus terremotos, y aquí estamos, con 36 seísmos sentidos solo en 2017, según el Diario de Navarra. Aunque no de demasiada intensidad, sí que se han percibido por la población, llegando a alcanzar los 4,2 grados en la escala de Richter.

No hay forma de evitar un terremoto, pero detectarlo a tiempo salvaría muchas vidas

Las placas tectónicas que conforman la Tierra están en constante movimiento, pero no podemos olvidar que el hombre, a través del fracking, puede originarlos también. Sin ir más lejos, en Ohio ya se han detectado seísmos a causa de esta técnica de extracción de petróleo, como reporta el diario El Mundo.

Las zonas que históricamente nunca se han visto afectadas por terremotos no suelen contar con equipamiento específico para percibir y registrar los seísmos, de forma que es complicado detectar su causa. Pasa en Pamplona y en Oklahoma, donde Thibaut Perol se ha puesto manos a la obra para solucionarlo. Como explica Perol a The Verge:

No hay fallas en Oklahoma, así que no es algo esperable. Para entender lo que está pasando necesitamos contar con un gran catálogo de terremotos.

¿Y qué es capaz de analizar una ingente cantidad de terremotos de todo tipo sin necesidad de haberlos vivido? La inteligencia artificial, precisamente la solución propuesta por Perol y sus colegas de la facultad de ingeniería de Harvard. No es la primera vez que se emplea la IA para predecir catástrofes naturales, solo que ahora todo sería mucho más sencillo.

Perol y los suyos han integrado inteligencia artificial en un detector de seísmos, de modo que aumenten su sensibilidad y que puedan detectar señales más pequeñas, como podemos leer en el paper publicado en la revista divulgativa Science Advances, tanto es así que gracias a esta mejora los nuevos sismógrafos podrán detectar 17 veces más terremotos que los instrumentos tradicionales en mucho menos tiempo.

Sismógrafo tradicional. The Verge

"Oye Siri" aplicado a los terremotos

Su funcionamiento es similar al software de detección de voz que emplean los asistentes virtuales como Siri cuando la invocamos como "Oye Siri". Como podemos leer en iPadizate, estos sistemas son capaces de distinguir la señal adecuada de entre el resto de ruido ambiental. Cuando detectan algo, "escuchan" con más atención.

Pues bien, con los sismógrafos sucede similar: ignoran los temblores normales de la tierra o ruido sísmico ambiental para detectar los terremotos en ciernes.

Para hacerlo posible, los investigadores han entrenado una red neural que reconoce el ruido de fondo alimentándola continuamente con información de zonas tranquilas. Tras abastecerla de una enorme base de datos de referencia, el software examina las entradas y busca patrones comunes.

Una vez que sabe cómo se siente el ruido ambiental, puede extraerlo de las mediciones y dejando solo lo que importa, lo verdaderamente peligroso: los terremotos. Incluso pueden detectar las ubicaciones más críticas.

Como explica Perol:

Con este método podemos detectar terremotos de magnitud cero o menos uno, algo que no percibirías con el ojo humano.

Si este revolucionario método abandona el laboratorio de Oklahoma y se expande a otros lugares del mundo, los terremotos ya no serán tan devastadores como hasta ahora. Es decir, seguirán produciéndose porque no hay forma humana de pararlos, pero las autoridades y la población tendrán tiempo suficiente para minimizar su impacto e iniciar los protocolos de emergencia cuando antes.

El siguiente paso será perfeccionarlo, para que no solo pueda predecir que un seísmo va a tener lugar, sino también su epicentro, magnitud e incluso la causa de este. No obstante, el objetivo final es que sea capaz de anticiparse mucho antes. Y es que en muchas ocasiones, los grandes terremotos son precedidos de pequeñas sacudidas.

Aunque este descubrimiento ha sido bien acogido por la comunidad de sismólogos, todavía no las tiene todas consigo, básicamente porque la predicción nunca será lo mismo que la detección. Nadie quiere lanzar la voz de alarma antes de tiempo y menos si la predicción es errónea.