Universidade no Texas usa IA para identificar terremotos com 70% de precisão
Pesquisadores da Universidade do Texas desenvolveram um algoritmo de inteligência artificial capaz de prever terremotos com alta precisão. Durante um teste de sete meses na China, a IA previu corretamente 70% dos terremotos, superando outras equipes em uma competição global.
Segundo relatos, o algoritmo foi bem-sucedido porque conseguiu detectar padrões estatísticos complexos em dados sísmicos em tempo real. Estes são padrões que os pesquisadores associaram meticulosamente a ocorrências históricas de terremotos.
Essa abordagem inovadora permitiu que o algoritmo fornecesse estimativas semanais com alta precisão, prevendo corretamente a localização e a magnitude de 14 terremotos em um raio de 320 quilômetros.
Surpreendentemente, o sistema só deixou de prever 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 está apta a fazer previsões para qualquer parte do mundo. No entanto, o sucesso deste teste indica que um problema que era considerado impossível agora é “a princípio, solucionável.”
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 suas capacidades preditivas e ajustar suas previsões para dentro de alguns quilômetros.
O próximo passo da equipe é testar o algoritmo no Texas, que experimenta uma alta frequência de terremotos de magnitude menor e moderada. Dessa forma, a equipe aproveitaria a extensa infraestrutura de dados sísmicos do estado.
Papel da IA nos desastres naturais
Olhando para o futuro, os pesquisadores pretendem integrar o sistema de IA com modelos baseados em teorias físicas. Este seria um passo fundamenntal para melhorar o desempenho do algoritmo em áreas com dados limitados ou regiões como a zona de Cascadia. Lá, 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 aplicada universalmente 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. Estes recorrem à IA e ao aprendizado de máquina (ML) para mitigar os impactos de desastres naturais.
Ao processar de forma confiável grandes volumes de dados em tempo real, a IA pode fornecer insights valiosos para prever eventos naturais como terremotos, inundações e furacões.
Além disso, IA e ML podem mitigar os danos acelerando a ajuda às áreas afetadas, melhorando as decisões e ações dos socorristas na linha de frente.
Um ótimo exemplo da gestão de desastres impulsionada por IA é o projeto xView2 do Departamento de Defesa dos EUA. Este utiliza algoritmos de ML e imagens de satélite para avaliar rapidamente a gravidade dos danos à infraestrutura e às construções em zonas de desastre.
Comparado aos métodos tradicionais, o xView2 pode completar essa tarefa em questão de horas ou minutos, permitindo respostas e esforços de recuperação mais rápidos no terreno.
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