LOS ÁLAMOS NATIONAL LABORATORY
MADRID, 18 Dic. (EUROPA PRESS) -
Técnicas de aprendizaje automático predicen con precisión el lento deslizamiento de la falla de Cascadia, un tipo de falla que se observa antes de grandes terremotos en otras zonas de subducción.
Los investigadores de Los Alamos National Laboratory aplicaron el aprendizaje automático para analizar los datos de Cascadia --una placa geológica frente a las costas de Canadá y EEUU-- y descubrieron que el enorme empuje transmite un temblor constante, una huella dactilar del desplazamiento de la falla. Más importante aún, encontraron un paralelo directo entre la intensidad de la señal acústica de la falla y sus cambios físicos. Los 'gemidos' de Cascadia, desdeñados anteriormente como ruido sin sentido, predecían su fragilidad.
"El comportamiento de Cascadia estaba enterrado en los datos. Hasta que el aprendizaje automático reveló patrones precisos, todos descartamos la señal continua como ruido, pero estaba lleno de información rica. Descubrimos un patrón de sonido altamente predecible que indica deslizamiento y quiebra de falla", dijo el científico de Los Alamos Paul Johnson.
"También encontramos un vínculo preciso entre la fragilidad de la falla y la fuerza de la señal, que nos puede ayudar a predecir con mayor precisión un mega terremoto". añade Johnson en un comunicado, cuyos resultados se publican en Nature Geoscience.
El aprendizaje automático procesa conjuntos de datos sísmicos masivos para encontrar distintos patrones al aprender de los algoritmos de ajuste automático para crear árboles de decisión que seleccionan y vuelven a probar una serie de preguntas y respuestas.
El año pasado, el equipo simuló un terremoto en un laboratorio, utilizando bloques de acero que interactúan con rocas y pistones, y grabó los sonidos que analizaron mediante aprendizaje automático. Descubrieron que las numerosas señales sísmicas, descontadas previamente como ruido sin sentido, señalaron cuándo se deslizaría la falla simulada, un gran avance hacia la predicción del terremoto. Más aún, los terremotos más potentes tenían señales más fuertes.
El equipo decidió aplicar su nuevo paradigma al mundo real: Cascadia. Investigaciones recientes revelan que Cascadia ha estado activa, pero la actividad observada ha sido aparentemente aleatoria. Este equipo analizó 12 años de datos reales de estaciones sísmicas en la región y encontró señales y resultados similares: los temblores constantes de Cascadia cuantifican el desplazamiento de la parte de deslizamiento lento de la zona de subducción.
En el laboratorio, los autores identificaron una señal similar que predijo con precisión una amplia gama de fallas de falla. El monitoreo cuidadoso en Cascadia puede proporcionar nueva información sobre la zona bloqueada para proporcionar un sistema de alerta temprana.
