Quando você compra por meio de links afiliados em nosso site, podemos ganhar uma comissão sem nenhum custo adicional para você. Saiba 
Pesquisadores da Universidade do Texas criaram um algoritmo de IA que pode prever terremotos com precisão.
Durante um teste de sete meses na China, a IA previu corretamente 70% dos terremotos, superando outras equipes em uma competição global.
De acordo com os relatórios, o algoritmo foi bem-sucedido porque conseguiu detectar padrões estatísticos intrincados em dados sísmicos em tempo real, padrões esses que os pesquisadores combinaram meticulosamente com ocorrências históricas de terremotos.
Essa abordagem inovadora permitiu que o algoritmo fornecesse previsões semanais com alta precisão, prevendo com exatidão o local e a magnitude de 14 terremotos em um raio de 200 milhas.
De forma notável, o sistema só deixou passar um terremoto e gerou oito alarmes falsos durante todo o período de teste.
“Prever terremotos é o Santo Graal”, disse Sergey Fomel, professor do Bureau of Economic Geology da Universidade do Texas e membro da equipe de pesquisa.
Fomel esclareceu que a equipe ainda não chegou ao ponto de fazer previsões para qualquer parte do mundo, mas o sucesso desse teste indica que um problema que antes era considerado impossível é “solucionável em princípio”.
Os pesquisadores estão confiantes de que, em regiões com redes robustas de monitoramento sísmico, como Califórnia, Itália, Japão, Grécia, Turquia e Texas, a IA poderia refinar ainda mais seus recursos de previsão e restringir suas previsões a poucos quilômetros de distância.
A próxima etapa da equipe é testar o algoritmo no Texas, que apresenta uma alta frequência de terremotos de magnitude pequena e moderada, aproveitando a ampla infraestrutura de dados sísmicos do estado.
Implementação generalizada da previsão de terremotos e o papel da IA na gestão de desastres
Para o futuro, os pesquisadores pretendem integrar o sistema de IA com modelos baseados em física, uma etapa crucial para aprimorar o desempenho do algoritmo em áreas com dados limitados ou regiões como a zona de Cascadia, onde o último grande terremoto ocorreu séculos antes dos registros sismográficos modernos.
O objetivo final é desenvolver uma abordagem mais generalizada semelhante ao ChatGPT que possa ser universalmente aplicada à previsão de terremotos em todo o mundo.
Da mesma forma, o avanço na previsão de terremotos faz parte de uma tendência mais ampla de pesquisadores, cientistas e organizações que recorrem à IA e ao aprendizado de máquina (ML – do Inglês, Machine Learning) para atenuar os impactos dos desastres naturais.
Ao processar de forma confiável grandes volumes de dados em tempo real, a IA pode fornecer insights valiosos para a previsão de eventos naturais, como terremotos, enchentes e furacões.
Além disso, a IA e o ML podem aprimorar as respostas de mitigação otimizando a alocação de recursos de socorro e acelerando a entrega de ajuda às áreas afetadas, melhorando, em última análise, as decisões e as ações dos socorristas da linha de frente.
Um excelente exemplo de gerenciamento de desastres orientado por IA é o projeto xView2 do Departamento de Defesa dos EUA, que emprega algoritmos de AM e imagens de satélite para avaliar rapidamente a gravidade dos danos à infraestrutura e aos edifícios em zonas de desastres.
Em comparação com os métodos tradicionais, o xView2 pode concluir essa tarefa em questão de horas ou minutos, permitindo uma resposta mais rápida e esforços de recuperação no local.
