Nuevo sistema de alerta de tsunamis basado en inteligencia artificial creado por investigadores

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tsunamis son uno de los desastres naturales más destructivos del mundo, con la Tsunami asiático de 2004 que mató a más de 200.000 personas. El Servicio Geológico de EE. UU. advierte que se han producido grandes tsunamis en EE. UU. y que probablemente volverán a ocurrir. Los tsunamis son impredecibles y pueden ocurrir sin previo aviso, lo que los hace especialmente peligrosos. Los científicos están desarrollando un nuevo sistema de alerta temprana que utiliza inteligencia artificial (IA) para proporcionar a los residentes costeros más tiempo de anticipación antes de un tsunami potencialmente mortal. El sistema combina tecnología acústica con IA para clasificar rápidamente temblores y determinar el riesgo de un tsunami.

Este sistema de alerta temprana podría dar a los residentes costeros más tiempo para prepararse y evacuar antes de que llegue un tsunami, lo que podría salvar vidas. El estudio fue publicado en la revista Física de Fluidos y es el primero de su tipo en utilizar IA para detectar y clasificar terremotos. El sistema aún está en desarrollo, pero podría ser un gran avance en la detección y alerta de tsunamis. Para protegerse contra el riesgo de tsunamis, es importante conocer las señales de advertencia y contar con un plan de evacuación. También es importante mantenerse informado sobre las últimas advertencias y avisos de tsunami emitidos por el Servicio Meteorológico Nacional.

Eventos extremadamente devastadores

Investigadores de Universidad de Cardiff han desarrollado un nuevo método para medir el tamaño y la escala de los tsunamis antes de que lleguen a tierra. Mediante el uso de grabaciones de sonido capturadas por micrófonos submarinos, llamados hidrófonosel equipo pudo medir la radiación acústica producida por 200 terremotos en el Pacífico y océanos índicos.

Este método puede brindar información rápida y confiable sobre el tamaño y la escala de los tsunamis, lo que permite más tiempo para la evacuación de las áreas costeras antes de tocar tierra. Según el coautor del estudio Usama Kadriesta investigación demuestra cómo «los tsunamis pueden ser eventos altamente destructivos que causan una gran pérdida de vidas y devastan áreas costeras, lo que resulta en impactos sociales y económicos significativos a medida que se destruyen infraestructuras completas».

¿Qué tipo de temblor es este?

Terremotos submarinos puede desencadenar tsunamis si se desplaza una gran cantidad de agua, por lo que determinar el tipo de terremoto es fundamental para evaluar el riesgo de tsunami.

Según los investigadores, hay dos tipos de terremotos submarinos: terremotos de foco superficial y terremotos de foco profundo. Los terremotos de foco superficial ocurren cerca de la superficie de la Tierra y pueden causar tsunamis si la magnitud es lo suficientemente grande.

Los terremotos de foco profundo ocurren a profundidades superiores a los 70 kilómetros y no suelen estar asociados con los tsunamis. Conocer el tipo de terremoto es fundamental para evaluar el riesgo de tsunami, ya que solo los terremotos de foco superficial pueden provocarlos. Por lo tanto, es importante entender las diferencias entre terremotos de foco superficial y de foco profundo para evaluar con precisión el riesgo de tsunami.

Un nuevo modelo de aprendizaje automático desarrollado por investigadores del Universidad de California, Los Angeles (UCLA) y la Universidad de Hawái puede detectar con precisión el tipo de deslizamiento de los terremotos submarinos y determinar si producirán tsunamis.

El modelo fue entrenado con 200 terremotos submarinos reales y es capaz de clasificar el modo de deslizamiento como movimiento horizontal (que no produce tsunamis) o vertical (que resulta en tsunamis).

Según el coautor Bernabé Gómez de UCLA, conocer el tipo de deslizamiento en las primeras etapas de la evaluación puede reducir las falsas alarmas y mejorar la confiabilidad de los sistemas de alerta. El modelo podría usarse para mejorar los sistemas de alerta de tsunamis y ayudar a salvar vidas.

¿Se puede confiar plenamente en esto?

Kadri Expresó que los sistemas de alerta dependen principalmente de la magnitud y la ubicación del terremoto, lo que puede generar falsas alarmas, lo que resulta en sistemas conservadores y poco confiables. Sin embargo, el nuevo modelo de aprendizaje automático puede analizar rápidamente hidrófono datos en una computadora estándar en solo unos segundos.

Además, el tiempo de evacuación puede ser insuficiente con sistemas que utilizan boyas de olas de aguas profundas para medir niveles de agua. El nuevo sistema puede funcionar en conjunto con los sistemas de alerta actuales, utilizando hidrófonos para determinar la fuente del terremoto y algoritmos de IA para clasificar su tipo y magnitud de deslizamiento. Esta información se utiliza para calcular propiedades significativas como la longitud y el ancho efectivos, la velocidad de elevación y la duración que determinan el tamaño del tsunami.

El nuevo sistema se utilizará a nivel mundial.

Según un comunicado de Universidad de Cardiffla investigación actual sobre la predicción del riesgo de tsunami es parte de un esfuerzo continuo para mejorar los sistemas de alerta de peligros naturales en todo el mundo.

El último avance ahora está disponible en un software fácil de usar que se planea implementar en los centros nacionales de alerta de tsunamis a finales de este año.

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