🌋 Descubrimiento importante bajo Yellowstone gracias a la IA
El uso de la IA para analizar datos sÃsmicos reveló cerca de 86.000 terremotos en un perÃodo de 15 años, una cifra muy superior a las estimaciones previas. Este descubrimiento ofrece una visión más precisa de la actividad geológica bajo Yellowstone, destacando enjambres sÃsmicos a lo largo de fallas inmaduras.
El Grand Prismatic, fuente termal de Yellowstone, es alimentado por una cámara magmática. Sus colores vivos se deben a bacterias hidrófilas.
Imagen Wikimedia
Los enjambres sÃsmicos, a diferencia de las réplicas, son grupos de pequeños terremotos interconectados que se propagan en un corto perÃodo. Estos fenómenos, ahora mejor documentados, podrÃan ayudar a mejorar las medidas de seguridad y el desarrollo de la energÃa geotérmica.
Los investigadores utilizaron modelos fractales para caracterizar la rugosidad de las fallas, un enfoque innovador que podrÃa aplicarse a otras regiones volcánicas.
¿Qué es un enjambre sÃsmico?
Un enjambre sÃsmico es una serie de pequeños terremotos que ocurren en un área restringida durante un corto perÃodo. A diferencia de las réplicas, no siguen a un terremoto principal y pueden indicar una actividad geológica particular, como el movimiento de fluidos bajo la superficie.
Estos enjambres suelen asociarse con regiones volcánicas, donde el magma y las aguas subterráneas interactúan con las rocas. Su estudio permite comprender mejor los procesos geológicos en profundidad y anticipar posibles erupciones.
Los enjambres sÃsmicos bajo Yellowstone fueron detectados a lo largo de fallas inmaduras, cuya rugosidad favorece este tipo de actividad. Este descubrimiento podrÃa ayudar a identificar zonas de riesgo en otras regiones volcánicas.
La IA al servicio de la sismologÃa
La inteligencia artificial permite analizar rápidamente grandes cantidades de datos sÃsmicos, revelando terremotos demasiado pequeños o demasiado cercanos en el tiempo para ser detectados manualmente. Esta tecnologÃa abre una nueva era en el estudio de los terremotos.
Al aplicar algoritmos de machine learning a datos históricos, los investigadores pueden identificar patrones y correlaciones invisibles para el ojo humano. Este enfoque ha multiplicado por diez el número de terremotos conocidos bajo Yellowstone.
Su uso deberÃa generalizarse en los próximos años, transformando nuestra comprensión de la actividad sÃsmica mundial.