4.6 Influencia de la IA en el desarrollo de la Geología

Sismología: Escuchar el Interior de la Tierra

Tradicionalmente, detectar y localizar terremotos dependía de analistas humanos que revisaban sismogramas. Con el aumento de sensores, el volumen de datos es abrumador.

En 2020, investigadores de la Universidad de Stanford desarrollaron EQTransformer, un modelo de IA basado en redes neuronales (similares a las que procesan el lenguaje) que puede detectar terremotos tan pequeños que antes eran indistinguibles del ruido de la ciudad o el viento.

• Impacto: Permite crear mapas mucho más precisos de las fallas geológicas y mejorar los sistemas de alerta temprana.

• Dato de interés: En un estudio en el sur de California, la IA detectó 10 veces más eventos sísmicos que los catálogos manuales tradicionales.

Referencia: Mousavi, S. M., et al. (2020). Earthquake transformer—an attentive deep-learning model for simultaneous earthquake detection and phase picking. Nature Communications, 11(1), 3952.

Predicción de Riesgos Volcánicos

Predecir cuándo entrará en erupción un volcán es uno de los problemas más complejos de la geología. La IA está ayudando a analizar imágenes de satélite (InSAR) que miden cómo se infla o deforma el suelo de un volcán debido al movimiento del magma.

Un estudio publicado en Scientific Reports demostró que algoritmos de aprendizaje profundo pueden identificar patrones de deformación volcánica en miles de volcanes simultáneamente, algo imposible para un equipo humano de vulcanólogos.

Referencia: Anantrasirichai, N., et al. (2018). Detecting volcanic ground deformation in sentinel-1 interferometric radar stacks with convolutional neural networks. Journal of Volcanology and Geothermal Research.