Una de las razones por las que los temblores —como el de este 19 de septiembre— resultan tan mortíferos y escalofriantes es porque, aun con la tecnología que tenemos a la mano, son totalmente impredecibles. Pero un geofísico en Los Alamos está usando la inteligencia artificial para lograr algo que hoy parece imposible: predecir temblores.
La clave está en la aplicación de algoritmos que detecten patrones y en el machine learning —aprendizaje automático o de máquinas—, una rama de la inteligencia artificial que busca encontrar técnicas para que las máquinas, literalmente, aprendan.
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"Si dices que crees que es posible predecir los temblores, es probable que te miren como a un loco", afirma en un artículo de la revista Scientific American el geofísico Paul Johnson, quien trabaja con su equipo del Laboratorio Nacional de los Álamos —un laboratorio del Departamento de Energía de los Estados Unidos, administrado por la Universidad de California.
Johnson cree que los algoritmos mejorados por la inteligencia artificial, la capacidad de almacenar y procesar enormes bases de datos y la tecnología del machine learning pueden ser la clave para predecir los temblores, incluso con meses de anticipación.
Para ello, Johnson y su equipo están alimentando supercomputadoras con enormes cantidades de datos y mediciones sin procesar, obtenidos en temblores producidos en un laboratorio. Después, hacen que el algoritmo detecte, entre los datos, patrones y señales confiables que podrían anunciar un temblor.
El geólogo, en colaboración con Chris Marone, de la Universidad Estatal de Pensilvania, ya ha obtenido sorprendentes resultados positivos en experimentos realizados en el simulador de temblores de dicha universidad: luego del análisis de datos, el algoritmo detectó datos acústicos —crujidos y chirridos— previos a los temblores artificiales aleatorios del laboratorio.
Pero las cosas no son tan fáciles en los temblores reales, pues los sismólogos no han detectado los "crujidos y chirridos" que se percibieron en el laboratorio. No obstante, Johnson cree que sí pueden existir y ya está buscando la manera de detectarlos.
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Al respecto de su investigación, Johnson es cauteloso y evita el término 'predicción de temblores'; en lugar de esto, señala que está trabajando en la "estimación de cuándo podría suceder un temblor" y no su magnitud.
Como es de esperarse, muchos científicos y sismólogos se muestran escépticos del trabajo de Johnson. Pero otros, como David Lockner, del Servicio Geológico de los Estados Unidos, se muestran optimistas: "El poder del machine learning es que uno puede 'arrojar todo en el caldero' y los patrones aparecerán casi por sí solos, de modo que si los ruidos no aparecen las máquinas aún podrían detectar alguna otra señal útil para predecir un sismo".
Johnson ya está aplicando la inteligencia artificial en datos reales, provistos por científicos franceses, del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley y de otras fuentes. Si su método funciona, Johnson confía que podría predecir temblores con meses o incluso años de anticipación.
Todo un rayo de esperanza para quienes han sufrido los embates de un temblor.
FM