Científicos estadounidenses han desarrollado un programa que utiliza Inteligencia Artificial de aprendizaje automático para predecir terremotos creados en un laboratorio. La IA logró realizar la predicción al escuchar la señal acústica emitida de manera artificial.

"En un instante dado, el ruido proveniente de la zona de falla (creada en el laboratorio) proporciona información cuantitativa sobre cuándo fallará la falla", dijo Paul Johnson, investigador del Laboratorio Nacional de Los Alamos e investigador principal del estudio, a Geophysical Research Letters.

"La novedad de nuestro trabajo es el uso de aprendizaje automático para descubrir y comprender la nueva física de la falla, a través de la examinación de la señal auditiva registrada de la configuración experimental”, explicó Johson.

El aprendizaje automático (machine learning) es un método de inteligencia artificial que permite a la computadora aprender de los nuevos datos, actualizando sus propios resultados para reflejar las implicaciones de la nueva información.

“Creo que el futuro de la física de los terremotos dependerá en gran medida del aprendizaje automático para procesar grandes cantidades de datos sísmicos en bruto, nuestro trabajo representa un paso importante en esta dirección", añadió el investigador.

El trabajo no solo tiene un significado potencial para la predicción de terremotos, sino que el enfoque es de gran alcance, aplicable a potencialmente todos los escenarios de fallos, incluyendo pruebas no destructivas de materiales industriales frágiles fallas de todo tipo, avalanchas y otros eventos.

La técnica de aprendizaje automático utilizada en este proyecto también identifica nuevas señales, que previamente se habían creído eran ruido de baja amplitud, las cuales proporcionan información de predicción durante todo el ciclo sísmico.

"Estas señales se asemejan a temblores que se produce en asociación con terremotos lentos sobre las fallas tectónicas en la corteza inferior", dijo Johnson. "Hay razones para esperar tales señales desde las fallas de la Tierra en la zona sismogénica debido al lento deslizamiento de estas", añadió.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir los tiempos de falla de los terremotos de laboratorio con una notable precisión. La señal de emisión acústica (AE), que caracteriza el estado físico instantáneo del sistema, predice fiablemente un nuevo fallo en el futuro. Esto es una sorpresa, señaló Johnson, ya que todos los trabajos anteriores habían asumido que sólo el catálogo de eventos grandes era relevante, y que pequeñas fluctuaciones en la señal AE podían ser dejadas de lado.

Para estudiar el fenómeno, el equipo analizó los datos de un sistema de fallas de laboratorio que contienen gubia de falla, el material subterráneo creado por los bloques de piedra deslizándose uno tras otro. Un acelerómetro registró la emisión acústica que emanaba de las capas de cizallamiento.

Después de un fallo por fricción en el laboratorio, el bloque de cizallamiento se mueve o se desplaza, mientras que el material de gubia se dilata y refuerza simultáneamente, como se muestra por el aumento de la tensión de corte y la fricción.

"A medida que el material se aproxima al punto de falla, comienza a mostrar las características de un régimen de estrés crítico, incluyendo muchos pequeños fallos de corte que emiten emisiones acústicas impulsivas", describió Johnson. "Este estado inestable concluye con un laboratorio real, en el que el bloque de cizallamiento se desplaza rápidamente, la fricción y el stress disminuyen precipitadamente, y las capas de gubia se compactan simultáneamente", dijo.

Bajo una amplia gama de condiciones, el aparato se desliza con regularidad durante cientos de ciclos de esfuerzo en un solo experimento. Y la señal permite la predicción del sismo en el laboratorio. “Esperamos que conduzca a avances en la predicción en Tierra”, finalizó Johnson.

FUENTES: DIGITALTRENDS, PHYS

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