Predecir tsunamis en menos de un segundo, con ayuda de aprendizaje profundo

El tsunami que azotó el noreste de Japón el 11 de marzo de 2011 cobró la vida de 18,500 personas aproximadamente. En opinión de expertos, se podrían haber salvado muchas vidas si una alerta temprana hubiera incluido predicciones precisas de qué tan alto alcanzaría el agua en diferentes puntos a lo largo de la costa y más hacia el interior.

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En consecuencia, la costa nipona ahora cuenta con la red de sensores más grande del mundo para monitorear el movimiento del fondo del océano. Las 150 estaciones marinas que componen esta red proporcionan alertas tempranas de tsunamis. Pero para que sean significativos, los datos generados por los sensores deben convertirse en alturas y extensiones de tsunami a lo largo de la costa.

¿Cómo la crearon?

Para realizar un cálculo de este tipo, se requiere resolver numéricamente ecuaciones no lineales difíciles, lo que generalmente toma alrededor de 30 minutos o más en una computadora estándar. Pero el tsunami de 2011 golpeó algunas partes de la costa apenas 45 minutos después del terremoto.

La doctora Iyan Mulia del Laboratorio de Ciencias de la Predicción RIKEN, Japón, y sus colaboradores, han utilizado el aprendizaje automático para reducir el tiempo de cálculo a menos de un segundo. El modelo computacional de tsunami que se utiliza hasta ahora proporciona predicciones después de 30 minutos, que es demasiado tarde para emitir alerta. Pero el modelo propuesto puede hacer predicciones en segundos.

Dado que los tsunamis ocurren con poca frecuencia, el equipo entrenó su sistema de aprendizaje automático utilizando más de 3,000 eventos de tsunami generados por computadora. Luego lo probaron con otros 480 escenarios de tsunamis y tres tsunamis reales. Su modelo basado en el aprendizaje automático podría lograr una precisión comparable con solo el 1% del esfuerzo computacional.

El mismo enfoque de aprendizaje profundo podría usarse para otros escenarios de desastres donde el tiempo es esencial, como las marejadas ciclónicas.

El método, sin embargo, tiene cierto nivel de precisión solo para tsunamis grandes que superan los 1.5 metros de altura, por lo que ahora se busca mejorar su precisión para tsunamis más pequeños.

La investigación de predicción de inundaciones de tsunamis basada en aprendizaje automático, derivada de observaciones en alta mar, fue publicada en la revista Nature Communications (2022).

Con información de: www.riken.jp

Foto: Internet

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