Según la investigación publicada en la revista Nature, los investigadores alimentaron los datos de 131 mil terremotos de mainshock y réplicas en una red neuronal.

Por Carolina Valdovinos para Mediatelecom Agencia Informativa. Investigadores de la Universidad de Harvard y la división de Inteligencia Artificial (IA) de Google han creado una red neuronal que puede evaluar la probabilidad de que una ubicación particular experimente una réplica después de un sismo fuerte o terremoto.

Según la investigación publicada recientemente en la revista Nature, los investigadores alimentaron los datos de 131 mil terremotos de mainshock y réplicas en una red neuronal, que diseñaron para producir una red de 5 kilómetros por 5 kilómetros de células alrededor del sitio de cada mainshock.

En seguida, alimentaron los datos de la red neuronal que muestran cómo cada temblor principal cambió el nivel de estrés en el centro de cada celda circundante. Luego, la red neuronal predijo la probabilidad de que cada célula sea el sitio de una réplica.

Los investigadores probaron su red neuronal en 30 mil eventos de réplicas principales y descubrieron que se puede predecir con más exactitud que utilizando el método tradicional.