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.