Mediante la escucha de la señal acústica emitida por un “terremoto” creado en un laboratorio, un nuevo método informático que usa aprendizaje automático puede predecir el tiempo que queda antes de la ruptura de una falla.

En cualquier instante dado, el ruido procedente de la zona de falla en el laboratorio proporciona información cuantitativa sobre cuándo se deslizará la falla.

Lo innovador del enfoque técnico adoptado por el equipo de Paul Johnson, del Laboratorio Nacional estadounidense de Los Álamos (LANL), es usar el aprendizaje automático para descubrir y entender patrones que permitan predecir con la suficiente precisión los terremotos graves.

Estos patrones se pueden captar a través del examen de la señal auditiva registrada procedente de la instalación experimental.

Johnson está convencido de que el futuro de la investigación en física de los terremotos encaminada a su predicción dependerá en gran medida del aprendizaje automático a la hora de procesar cantidades masivas de datos sísmicos en bruto.

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El aprendizaje automático es un método de inteligencia artificial para permitir al computador aprender a partir de datos nuevos, actualizando sus propios resultados para reflejar las implicaciones de la nueva información.

La técnica del aprendizaje automático utilizada en este proyecto identifica también nuevas señales, que previamente se pensaba eran ruido de baja amplitud, las cuales proporcionan información útil para pronósticos a través del ciclo sísmico.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir los instantes de rotura de los terremotos de laboratorio con una precisión notable.

Fuente: Noticias de la Ciencia

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