Prevede i terremoti con una settimana di anticipo

I risultati della ricerca sono stati pubblicati sulla rivista scientifica peer-reviewed Bulletin of the Seismological Society of America.

È stato riferito che i ricercatori che hanno sviluppato l'algoritmo hanno condotto test in Cina per 7 mesi.

Nelle previsioni settimanali dell'algoritmo di intelligenza artificiale, è stato indicato che ha previsto correttamente la posizione e la magnitudo di 14 terremoti entro un raggio di 320 chilometri.

Tuttavia, l'algoritmo non è riuscito a prevedere un terremoto e ha fornito 8 falsi allarmi.

"POTREBBE ESSERE UNA SVOLTA"

È stato spiegato che all'algoritmo, basato sui principi del machine learning, sono stati caricati alcuni dati statistici basati sulle conoscenze dei ricercatori in materia di sismologia, e successivamente è stato istruito ad auto-addestrarsi su 5 anni di registrazioni sismiche.

Sebbene il nuovo approccio non sia ancora stato testato in altre località, si ritiene che la ricerca possa rappresentare una svolta per i modelli di previsione sismica basati sull'intelligenza artificiale.

Sergey Fomel, membro del team di ricerca, ha dichiarato: "Prevedere i terremoti è un grande obiettivo. Non siamo ancora vicini a poter fare previsioni per qualsiasi parte del mondo. Tuttavia, i risultati che abbiamo ottenuto hanno dimostrato che un problema che consideravamo impossibile è, in linea di principio, risolvibile".

Alexandros Savvaidis, direttore del Texas Seismological Network Program (TexNet) e uno dei partecipanti alla ricerca, ha affermato quanto segue:

Anche un 70 percento è un risultato enorme. Può ridurre le perdite di vite umane e i danni economici. Ha il potenziale per offrire un grande progresso nella preparazione ai terremoti su scala globale.

Il team di ricerca intende ora testare l'algoritmo a livello statale utilizzando i dati di TexNet, che registra le attività sismiche in Texas con oltre 300 stazioni di osservazione.

I ricercatori mirano a sviluppare l'algoritmo per effettuare previsioni sismiche in tutto il mondo integrando nei propri sistemi modelli basati sulla fisica che non siano specifici per determinate regioni geografiche.