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Puntos clave<\/strong><\/p>\n\n- Las capacidades de aprendizaje profundo y redes neuronales de la IA le permiten analizar datos hist\u00f3ricos y actuales para predecir la ocurrencia de desastres naturales, como terremotos, inundaciones y volcanes.<\/li>\n
- Google y Harvard han desarrollado un sistema de IA para predecir terremotos mediante el an\u00e1lisis de una base de datos de sucesos de “sacudida principal-sacudida posterior”, superando a los sistemas de predicci\u00f3n existentes.<\/li>\n
- La adopci\u00f3n de la IA en la predicci\u00f3n de cat\u00e1strofes naturales se enfrenta a retos de origen humano, con una escasa aceptaci\u00f3n en los organismos gubernamentales, pero es probable que cambie con el tiempo a medida que la IA se haga m\u00e1s inteligente.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\n
\u00bfC\u00f3mo predice la IA las cat\u00e1strofes naturales?<\/span><\/h2>\nTomemos el ejemplo de un sistema de IA desarrollado por Google y Harvard para predecir terremotos.<\/strong><\/p>\nEl principal reto para evitar la p\u00e9rdida de vidas humanas es identificar la localizaci\u00f3n de un terremoto. Las r\u00e9plicas siguen a todos los grandes terremotos y pueden prolongarse durante mucho tiempo, derrumbando estructuras ya debilitadas por el se\u00edsmo originario y causando m\u00e1s heridos y muertos.<\/p>\n
Aunque los expertos humanos pueden predecir hasta cierto punto la ocurrencia y la localizaci\u00f3n de los se\u00edsmos, hay margen para mejorar la precisi\u00f3n y el momento de las predicciones, y ah\u00ed es donde puede entrar en juego la IA.<\/p>\n
El sistema de inteligencia artificial desarrollado por Google y Harvard analiza m\u00e1s de 131.000 \u00abr\u00e9plicas de grandes terremotos\u00bb<\/strong> en una base de datos para comprender y detectar patrones.<\/p>\nA continuaci\u00f3n, los cient\u00edficos probaron la red neuronal en una base de datos de 30.000 pares de r\u00e9plicas y temblores.<\/p>\n
La red neuronal funcion\u00f3 mejor que los sistemas existentes de predicci\u00f3n de terremotos, que se centran en lo que se conoce como cambio de tensi\u00f3n por fallo de Coulomb.<\/p>\n
En una escala de 1, en la que 1 representa el 100% de precisi\u00f3n, el cambio de tensi\u00f3n de fallo de Coulomb obtuvo una puntuaci\u00f3n de 0,583 en fuerza predictiva, mientras que el sistema de IA obtuvo una puntuaci\u00f3n de 0,849.<\/p>\n
Seg\u00fan Brendon Meade, profesor de ciencias de la Tierra y planetarias en Harvard:<\/p>\n
“Hay tres cosas que uno quiere saber sobre los terremotos: cu\u00e1ndo se van a producir, c\u00f3mo de grandes van a ser y d\u00f3nde se van a producir.<\/p>\n
Antes de este trabajo, ten\u00edamos leyes emp\u00edricas para saber cu\u00e1ndo iban a ocurrir y c\u00f3mo de grandes iban a ser, y ahora estamos trabajando la tercera pata, d\u00f3nde podr\u00edan ocurrir.”<\/p><\/blockquote>\n
Problemas en la adopci\u00f3n de la IA<\/span><\/h2>\nDesde un punto de vista m\u00e1s cotidiano, la predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica suele depender de organismos subvencionados por el gobierno, y sin embargo la IA no se ha introducido realmente en la estaci\u00f3n meteorol\u00f3gica en gran medida.<\/strong><\/p>\nSeg\u00fan Dale Durran, catedr\u00e1tico de Ciencias Atmosf\u00e9ricas de la Universidad de Washington, \u00abel trabajo m\u00e1s innovador en el modelado en s\u00ed parece proceder ahora mismo de empresas privadas m\u00e1s que de los servicios meteorol\u00f3gicos [gubernamentales]. Los servicios meteorol\u00f3gicos deber\u00edan prestar m\u00e1s atenci\u00f3n a este asunto. Han invertido mucho en el m\u00e9todo actual, que funciona bastante bien, pero requiere muchos c\u00e1lculos\u00bb.<\/p>\n
Tal vez la IA necesite un uso m\u00e1s generalizado, pruebas m\u00e1s exhaustivas y, posiblemente, una implantaci\u00f3n m\u00e1s barata (teniendo en cuenta que cambiar de un sistema actual conlleva sus propios costes) antes de que se generalice su uso como herramienta de predicci\u00f3n.<\/p>\n
La fiabilidad tambi\u00e9n es un factor importante a la hora de tratar la IA como una herramienta seria, y tampoco ha tenido todav\u00eda un \u00ab\u00e9xito\u00bb a gran escala en la predicci\u00f3n de una cat\u00e1strofe natural.<\/p>\n
En cualquier caso, las nuevas herramientas pueden salvar vidas.<\/strong> Por ejemplo, en los a\u00f1os 80, los modelos meteorol\u00f3gicos pod\u00edan predecir cat\u00e1strofes naturales con tres d\u00edas de antelaci\u00f3n, y ahora se ha aumentado a siete.<\/p>\nLo esencial<\/span><\/h2>\nSe est\u00e1n haciendo progresos, pero hasta que las herramientas no se pongan en pr\u00e1ctica, no disponemos de pruebas que nos ayuden a decidir qu\u00e9 papel puede desempe\u00f1ar la IA en la predicci\u00f3n de cat\u00e1strofes naturales.<\/strong><\/p>\nSin embargo, el sector privado est\u00e1 recogiendo las herramientas e impuls\u00e1ndolas, y con empresas como Google implicadas, es un sector que probablemente avance r\u00e1pido, como todo lo dem\u00e1s en IA.<\/p>\n
Hay pocos objetivos m\u00e1s grandes o nobles en la vida que salvar vidas, as\u00ed que cualquier cosa que mueva el dial en esta direcci\u00f3n ser\u00e1 un buen paso, y seguiremos explorando.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
El terremoto que asol\u00f3 Turqu\u00eda y Siria en febrero de 2023 se cobr\u00f3 un terrible tributo en vidas humanas, causando enormes p\u00e9rdidas de vidas, propiedades y una miseria indescriptible. Aunque prevenir las cat\u00e1strofes naturales es una conversaci\u00f3n diferente, minimizar la p\u00e9rdida de vidas, propiedades y sufrimiento humano es algo sobre lo que podemos tener cierto […]<\/p>\n","protected":false},"author":7870,"featured_media":28326,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_lmt_disableupdate":"","_lmt_disable":"","footnotes":""},"categories":[23],"tags":[],"class_list":["post-28320","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial"],"acf":[],"yoast_head":"\n
\u00bfPuede la IA prevenirnos de un sismo con 7 d\u00edas de anticipaci\u00f3n?<\/title>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\t\n\t\n\t\n\n\n\n\n\t\n\t\n\t\n