Antes de que continúes leyendo, nos gustaría aclarar que hasta el momento nada ni nadie puede predecir cuándo o dónde ocurrirá un sismo o terremoto, pero eso no significa que en un futuro la ciencia no encuentre la forma de hacerlo. Y, de hecho, varios proyectos científicos se están enfocando en conseguirlo.
Un paso más sobre este largo camino hacia la “predicción” de los sismos acaba de ser dado por un grupo de sismólogos de la Universidad de Harvard, que están utilizando machine learning para saber dónde ocurrirán las réplicas de un sismo.
Los científicos utilizaron los datos de 131 mil terremotos y sus réplicas, incluyendo algunos de los temblores más poderosos en la historia reciente, para alimentar una red neuronal. La red neuronal de los investigadores de Harvard generó una "célula de red" (también llamada Celdas de cuadrícula), que es una “neurona” modulada en un lugar específico, cuyas múltiples ubicaciones de disparo definen una matriz triangular periódica que cubre toda la superficie disponible de un entorno bidimensional abierto. En este caso, con una distancia de 5 kilómetros alrededor de “cada choque principal”.
Posteriormente, le dijeron a la red que había ocurrido un terremoto y le dieron datos sobre cómo cambió el estrés en el centro de cada celda de la cuadrícula, y le pidieron que les dijera qué probabilidades existían de que se generará una o más réplicas por celda. El algoritmo trató cada celda como un conjunto aislado, en lugar de ver como la onda sísmica iba moviéndose secuencialmente a través …