Dagotraduzione dal Daily Star

Terremoto in Turchia

L'Università di Stanford ha sviluppato un nuovo strumento in grado di prevedere con diversi secondi di anticipo l'arrivo di un terremoto.

Il sistema utilizza una rete neurale profonda, una sorta di intelligenza artificiale, per analizzare i modelli dei terremoti precedenti e fornire una previsione di come si svolgerà la scossa.

Avoy Datta, parte del team della Stanford University, ha dichiarato: «DeepShake è in grado di captare segnali in forme d'onda sismica attraverso dimensioni di spazio e tempo». Secondo i ricercatori sarà velocissimo rispetto ad altri sistemi.

Terremoto

Il team ha testato il sistema vicino a Ridgecrest, in California. L'area  infatti è stata colpita da una serie di terremoti nel 2019. I ricercatori hanno inserito nel computer i dati di oltre 36.000 terremoti che hanno colpito Ridgecrest da luglio a settembre 2019. Non sono stati invece inseriti dati sul tipo o la posizione del terremoto.

Il risultato è stato incoraggiante: DeepShake ha rilevato scosse sismiche tra i 3 e i 13 secondi prima che si verificassero. Secondo i ricercatori questi risultati dimostrano che i modelli di apprendimento hanno il potenziale per migliorare la velocità e la precisione dei sistemi di allarme.

Terremoto

Daniel J. Wu, che ha partecipato alla ricerca, spiega: «Quando si addestra un modello di machine learning end-to-end, lo facciamo pensando che questi modelli siano in grado di sfruttare le informazioni aggiuntive per migliorare l'accuratezza».

Secondo Wu la maggior parte dei sistemi di allarme preventivo determina prima la posizione e la magnitudo di un terremoto, per poi calcolare il movimento del suolo.

TERREMOTO IN IRPINIA TERREMOTO EGEO - TURCHIA

«Ciascuno di questi passaggi può introdurre errori che possono rovinare le previsioni sull'entità della scossa». I risultati sono stati presentati alla Seismological Society of America.

TERREMOTO EGEO - TURCHIA CROAZIA TERREMOTO