Il fulmine potrebbe non colpire due volte, ma i terremoti possono. E prevedere dove colpiranno le scosse di assestamento ora potrebbe essere un po' più semplice grazie all'aiuto dell'intelligenza artificiale.

Le scosse di assestamento possono essere più distruttive dei terremoti che seguono, rendendo ancora più importante per gli esperti essere in grado di prevederli.

Ma mentre i sismologi hanno metodi per prevedere quando colpiranno le scosse di assestamento e quanto saranno forti, c'è più incertezza su come prevedere dove colpiranno.

Sperando di affrontarlo, un gruppo di ricercatori ha addestrato un programma di "apprendimento profondo" con dati su decine di migliaia di terremoti e scosse di assestamento per vedere se migliorano le previsioni.

"La precedente linea di base per la previsione delle scosse di assestamento ha una precisione di circa il 3% nel set di dati di test. Il nostro approccio alla rete neurale ha una precisione di circa il 6%, " ha detto Phoebe DeVries, coautore dello studio pubblicato sulla rivista Natura di giovedì.

"Questo approccio è più accurato perché è stato sviluppato senza una convinzione preventiva fortemente radicata su dove dovrebbero verificarsi le scosse di assestamento, "DeVries, un borsista post-dottorato ad Harvard, ha detto all'Afp.

I ricercatori hanno utilizzato un tipo di intelligenza artificiale noto come deep learning, che è vagamente modellato sul modo in cui il cervello umano crea connessioni.

Il programma ha permesso ai ricercatori di mappare le relazioni "tra le caratteristiche di un grande terremoto:la forma della faglia, quanto è scivolato, e come ha stressato la terra e dove si sono verificate le scosse di assestamento, " ha detto Brendan Meade, professore di scienze della terra e planetarie ad Harvard, e un coautore dello studio.

I ricercatori hanno testato la rete trattenendo un quarto del loro set di dati, e inserire le informazioni rimanenti nel programma.

Hanno quindi testato quanto bene il programma prevedesse le posizioni delle scosse di assestamento del 25% dei casi in cui non era stato alimentato.

Hanno scoperto che il 6% delle aree identificate dal programma come ad alto rischio ha effettivamente subito scosse di assestamento, fino dal tre percento utilizzando i metodi esistenti.

Analizzando la ricerca, Gregory Beroza, professore di geofisica alla Stanford University, ha avvertito che "potrebbe essere prematuro dedurre... una migliore comprensione fisica dell'attivazione delle scosse di assestamento".

In un articolo pubblicato su Natura accanto allo studio, ha affermato che la ricerca si è concentrata solo su una serie di cambiamenti causati dai terremoti che possono influenzare il luogo in cui si verificano le scosse di assestamento.

"Un altro motivo di cautela è che l'analisi degli autori si basa su fattori carichi di incertezza, " ha scritto Beroza.

DeVries ha riconosciuto che ulteriori fattori influenzano il luogo in cui si verificano le scosse di assestamento e che c'è "molto altro da fare".

"Siamo assolutamente d'accordo che questo lavoro è un inizio motivante, piuttosto che una fine, " lei disse.

E Beroza ha affermato che la ricerca ha stabilito una "testa di ponte" per ulteriori studi su come l'intelligenza artificiale potrebbe aiutare le previsioni.

"L'applicazione dei metodi di apprendimento automatico ha il potenziale per estrarre significato da queste grandi e complesse fonti di informazioni, ma siamo ancora nelle prime fasi di questo processo".

© 2018 AFP