Prevenire i terremoti attualmente non è ancora possibile ma capire come interagiscono può rivelarsi altamente utile per previsioni più o meno affidabili nel futuro. Ora si pensa di utilizzare l’intelligenza artificiale, nello specifico la tecnica dell’apprendimento automatico, per capire come i terremoti stessi “stressano” le faglie geologiche scatenando poi le cosiddette “scosse di assestamento”.
È quello che vogliono fare un gruppo di ricercatori di Harvard e di Google. In uno studio pubblicato su Nature dichiarano di aver fatto notevoli passi avanti in tal senso grazie ad un algoritmo in grado di prevedere la posizione delle scosse di assestamento con una notevole precisione.
Se dovesse ancora migliorare, questo modello potrebbe essere utilizzato subito dopo un terremoto per capire quando e dove avverranno le inevitabili scosse di assestamento.
L’algoritmo si serve del concetto dei big data: utilizzando una quantità di dati enormi, relativi a più di 200 terremoti e a più di 130.000 relative scosse di assestamento, l’algoritmo può arrivare a prevedere gli epicentri delle scosse di assestamento e fino ad un anno dopo il terremoto iniziale.
Attualmente il metodo funziona bene per i terremoti isolati di natura geologica, sostanzialmente quelli che avvengono per gli spostamenti delle faglie, ma non per quelli provocati da altre attività geologiche, come ad esempio quelle di un vulcano.
La sensazione è, però, che aggiungendo ancora dati relativi a terremoti passati, l’algoritmo possa affinare ancora di più la sua potenza e dunque la sua precisione.
Fonti e approfondimenti
- Machine learning improves forecasts of aftershock locations (IA)
- Deep learning of aftershock patterns following large earthquakes | Nature (Apprendimento profondo dei modelli di assestamento dopo i grandi terremoti) (DOI: 10.1038/s41586-018-0438-y) (IA)
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