(di Giovanni Calcerano) Alcuni ricercatori della Harvard University e del Massachusetts Institute of Technology (MIT), guidati dal professor Thibault Perol, hanno elaborato un sistema di Intelligenza Artificiale (AI) in grado di rilevare i terremoti più velocemente di qualsiasi altro dispositivo esistente. I risultati della loro ricerca sono stati pubblicati il 14 febbraio nella rivista Science Advances.
Il sistema, denominato ConvNetQuake (Convolutional neural network for earthquake detection location – in italiano Rete neurale convoluzionale per la localizzazione dei terremoti) è in grado di rilevare terremoti di grandi, medie e piccole dimensioni con una precisione del 94,8%. Ed è anche in grado di prevedere la localizzazione di questi terremoti con un’accuratezza del 74,5%.
La soluzione proposta da Perol e dai suoi colleghi consiste nell’utilizzare l’intelligenza artificiale per amplificare la sensibilità dei sismografi in modo da rilevare un numero di terremoti 17 volte maggiore rispetto ai metodi precedenti ed in una frazione del tempo finora necessario.
Il metodo è simile a quello utilizzato dai software di rilevamento vocale degli assistenti digitali come Siri e Cortana, spiega Perol. Ossia, si tratta di evidenziare il segnale nascosto nel rumore. Per gli assistenti digitali, ciò significa riconoscere i comandi vocali ignorando il suono di sottofondo ambientale. Per i sismografi, ciò significa invece eliminare i normali rumori geologici della Terra (il cosiddetto “rumore sismico ambientale”) per individuare i terremoti anche quando sono molto piccoli o molto lontani.
A tale scopo, Perol e i suoi colleghi hanno addestrato una rete neurale convoluzionale a riconoscere il rumore di fondo utilizzando i dati tratti da aree prive di movimenti tellurici. Il software ha esaminato questo input ed ha imparato ad riconoscere quei modelli che gli permettono di definire un rumore geologico standard. In questo modo, quindi, la rete neurale può rimuovere i rumori di fondo e distinguere i segnali che celano veri terremoti.
C’è anche l’ipotesi che un tale sistema possa aiutare a prevedere i terremoti prima che si verifichino. Ciò potrebbe essere possibile attraverso la standardizzazione di modelli predittivi: ossia, se fosse possibile verificare che un numero di piccoli terremoti in rapida successione innesca un terremoto più grande e potenzialmente dannoso, allora si potrebbe lanciare un allarme tempestivo ogni qualvolta si individuassero altri piccoli, analoghi, terremoti in un altrettanto breve periodo di tempo.
Chiaramente, l’idea di usare l’intelligenza artificiale per prevedere, e non solo rilevare, i terremoti è molto eccitante, ma non è qualcosa su cui tutta la comunità sismologa è concorde. Ma con l’aiuto di Perol e dei suoi colleghi, e della rete neurale da loro ideata, questo importante possibilità potrebbe diventare effettivamente possibile. Siamo ormai ad un punto in cui gli enormi progressi nella strumentazione, nell’apprendimento automatico, nella potenza dei computer e nella capacità di gestire enormi serie di dati potrebbero portare ad enormi, e fondamentali, progressi nella scienza dei terremoti.