El domingo 26 de diciembre de 2004 está grabado en la memoria de muchos. Un enorme maremoto en el océano Índico provocó un maremoto que mató a unas 230 000 personas en Tailandia y la India, entre otros lugares. Un sistema de alerta rápido y fiable podría haber salvado a muchas de ellas.
Por desgracia, no es tan fácil poner en marcha un sistema de este tipo. El tiempo apremia (solo transcurren unas horas entre un seísmo y el momento en que un tsunami llega a la costa y destruye todo a su paso) y hay bastantes variables que intervienen en la aparición de los tsunamis. Sin embargo, investigadores británicos y estadounidenses han logrado predecir futuros maremotos con mayor precisión y rapidez.
Combinando tecnología de sonido de última generación y modelos inteligentes de inteligencia artificial, el equipo es capaz de identificar maremotos a la velocidad del rayo y estimar el poder destructivo potencial de los tsunamis resultantes.
Deslizamiento vertical
Cuando un maremoto empuja grandes cantidades de agua hacia arriba y hacia los lados, aumenta el riesgo de tsunami. “Cuando las placas tectónicas se rozan entre sí, el movimiento vertical, o deslizamiento vertical, desplaza una gran cantidad de agua. Esto hace que la probabilidad de que se produzcan maremotos sea mucho mayor, en comparación con los movimientos tectónicos horizontales”, explica el investigador Bernabé Gómez. “Por eso es de vital importancia averiguar cuanto antes cómo se mueven las placas entre sí durante un maremoto. Esto evita falsas alarmas de tsunami y mejora la fiabilidad y credibilidad del sistema de alerta”.
Hidrófonos
Cada segundo cuenta en los maremotos graves. No basta con esperar los datos transmitidos por las boyas de profundidad. Estos sensores flotantes miden, entre otras cosas, el nivel del agua. A los investigadores se les ocurre una idea mejor: miden la “radiación acústica”, o sonido producido por el maremoto. Estas vibraciones contienen una gran cantidad de información sobre los fenómenos tectónicos y, lo que es más importante, se mueven mucho más rápido que las olas del tsunami. Unos micrófonos submarinos especiales, llamados hidrófonos, registran estas ondas acústicas. De este modo, la actividad tectónica se monitoriza en tiempo real.
Campo de presión acústica
“La radiación acústica se desplaza por el agua mucho más deprisa que las olas del tsunami. Contiene información importante de la fuente y el campo de presión correspondiente puede medirse desde lejos. Las ondas acústicas pueden captarse incluso a miles de kilómetros del epicentro del seísmo. Todo lo necesario para estimar el riesgo de tsunami se oculta en los datos de este campo de presión acústica. Para analizarlo en tiempo real, utilizamos la inteligencia artificial”, explica el sismólogo Usama Kadri.
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| El modelo de IA se aplicó a cuatro tsunamis. Los rectángulos rojos y amarillos indican la dimensión, ubicación y orientación del maremoto predicho por el algoritmo. Imagen: Bernabé Gómez y Usama Kadri |
El modelo informático emplea algoritmos de IA para procesar los datos de los hidrófonos a la velocidad del rayo, calculando la ubicación, la fuerza y el grado de movimiento tectónico vertical del maremoto. A continuación, predice la dirección, longitud, anchura, velocidad vertical y duración de un posible tsunami. De este modo, la localización, hora de llegada, tamaño e impacto de los maremotos pueden comunicarse a las autoridades locales con mayor rapidez y precisión. Un sistema así podría salvar un gran número de vidas en la próxima catástrofe.
Pruebas retrospectivas prometedoras
Los investigadores probaron su modelo con datos históricos de hidrófonos de varios terremotos en el océano Índico que desencadenaron tsunamis en Matavai, Samoa (2009), las islas Bonin (2010), Kushiro (2012) y Honshu (2013), los tres en Japón. El modelo informático calculó todo tipo de detalles de los seísmos y los tsunamis resultantes en cuestión de segundos, sin requerir demasiada potencia de cálculo. Los científicos están perfeccionando el modelo para obtener resultados aún más precisos. El estudio forma parte de un proyecto más amplio en busca de mejores sistemas de alerta costera y en alta mar, también para mejorar la seguridad de los buques oceánicos y las plataformas marinas.
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