Un equip d’investigadors de la Universitat Metropolitana de Tòquio, al Japó, ha fet servir tècniques d’aprenentatge automàtiques per aconseguir previsions ràpides i acurades de camps geomagnètics fent servir les dades obtingudes a diversos punts d’observació, obrint la possibilitat a poder detectar els canvis en el camp magnètic de la Terra que causen els terratrèmols i els tsunamis.
Els responsables d’aquest projecte, publicat a ‘IEICE Communications Express’, han creat un model de xarxa neural profunda i la van “entrenar” fent servir dades existents, resultant en una forma ràpida i eficient de calcular els camps magnètics i aconseguir una detecció molt ràpida de desastres naturals, un sistema que podria revolucionar els sistemes d’alerta i reduir tant danys materials com víctimes.
Els sistemes actuals aconsegueixen avisar la població just abans de l’arribada de les ones sísmiques tot i que, sovint, l’ona secundària ja ha arribat quan s’emet l’alerta. Aquesta nova tecnologia, doncs, és de vital importància per a les poblacions de les zones més afectades pels terratrèmols, que podrien tenir temps de posar-se a cobert abans de la seva arribada.
Fa temps que es sap que tant els terratrèmols com els tsunamis s’acompanyen de canvis localitzats en el camp magnètic de la seva zona més immediata. En el cas dels terratrèmols, l’alliberament de l’estrès al llarg de la falla causa canvis en el camp geomagnètic de la regió, i en el cas dels tsunamis, el moviment ràpid i enorme de l’aigua causa variacions en la pressió atmosfèrica, afectant la ionosfera i canviant els camps magnètics. Tots dos fenomens poden ser detectats si hi ha una xarxa de punts d’observació en diversos llocs, donant un avantatge cabdal en casos com aquests: velocitat. Com que les ones electromagnètiques viatgen a la velocitat de la llum, la detecció de la modificació del camp magnètic pot ser instantània.
El problema, però, és assegurar-se que el camp detectat és anòmal, ja que el senyal, habitualment, és fluctuant. El mètode desenvolupat, doncs, s’ha basat en aprendre a saber quin és el camp magnètic normal a cada punt de control. Els professors Yuta Katori i Kan Obuko van treballar per desenvolupar un sistema de mesurar els camps a diversos llocs del Japó i aconseguir un càlcul estimat dels seus camps magnètics. Per fer-ho van desenvolupar un algorisme d’aprenentatge automàtic basat en la manera com les neurones es connecten al cervell humà. Donant grans quantitats d’informació a aquesta xarxa neural, basada en observacions històriques, el sistema va crear una sèrie d’operacions que comparaven els camps a tots els punts d’observació, arribant a càlculs estimats mai vistos fins aleshores.
Com que el cost computacional d’una xarxa neural és relativament baix, aixpo obre la possibilitat que, connectat a una xarxa de detectors d’alta sensibilitat, pugui detectar l’inici de terratrèmols i tsunamis d’una manera gairebé instantània, enviant un avís que podria minimitzar els danys causats i salvar moltes vides.
