Investigadores de Harvar y MIT diseñan una red neuronal para analizar Terremotos

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Un equipo de investigadores de la Universidad de Harvard y el MIT están usando redes neuronales profundas para poder detectar terremotos y aseguran que su método es mucho mejor que todo lo que se había usado anteriormente. 

Esto es usando con el fin de aprender más sobre los terremotos, los científicos estudian los movimientos telúricos (Sísmico) que ya han ocurrido. Y aunque esto es relativamente sencillo cuando se trata de movimientos de tierra grandes, que ocurren donde hay grandes concentraciones de personas, es todo lo contrario con los temblores pequeños que además, ocurren en lugares relativamente remotos.

Los medios que son utilizados para determinar lo que ocurre cuando aparece un sismo, es a través de detectores que pueden notar el movimiento de la tierra y además, dibujarlo en una gráfica. Pero estos detectores en general no diferencian entre un movimiento de tierra normal y un pequeño sismo.

Ahora, con este nuevo método los científicos han logrado enseñarle a una red neuronal a leer los sismogramas y así poder decir la diferencia entre un movimiento de tierra rutinario (lo que es considerado como un simple “ruido”) y un pequeño sismo. La red neuronal, la cual se denomina ConvNetQuake, identificó 17 veces más sismos que fueron registrados en el catálogo del Oklahoma Geological Survey.

Por el momento este sistema no tiene la posibilidad de predecir un sismo, por el momento esta claro, pero puede ser utilizado para poder entender más sobre los terremotos e incluso un sistema que podría ayudar a otro programa mucho mas complejo, a detectar sismos.

 

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