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L’intelligenza artificiale per “ascoltare” i terremoti. “Prevede quelli in laboratorio”
Grazie al “machine learnign”, l’algoritmo riesce a fare previsioni accurate di quando accadrà la prossima scossa. Ha funzionato su dei modelli di faglie in fase di test al Los Alamos National Laboratory del New Mexico, un modello da ancora da verificare su vere scosse sismiche. Doglioni (Ingv): “Approccio che merita attenzione. Importante investire nella ricerca sui precursori”
di MATTEO MARINI, Repubblica.it – Gli scienziati hanno insegnato a una macchina ad “ascoltare” i terremoti generati in laboratorio. E l’intelligenza artificiale ha imparato così bene da riuscire a prevederli. Per ora si tratta, va evidenziato, solo di esperimenti su faglie artificiali, simulazioni. Nessuna vera scossa è stata finora presa in esame. La scoperta (o l’invenzione) dei ricercatori potrebbe però aprire la strada all’utilizzo sempre più efficace del “machine learning” anche in questo settore.
La “previsione” dei terremoti, è noto, non è possibile. Non ancora. Quello che finora si è fatto è studiare la probabilità che un evento si manifesti studiando la sequenza di sismi registrata nel corso del tempo. Ma le registrazioni scientifiche riguardano un periodo molto breve della storia, sono utili per fare prevenzione in una regione soggetta a forti scosse, non a prevedere gli eventi.
Uno degli esempi più noti è quello della faglia di Sant’Andrea, in California. I sismi più violenti si sono verificati nel 1857, 1881, 1901, 1922, 1934 e 1966. Con una cadenza di circa 22 anni. Si attendeva una nuova forte scossa tra il 1988 e il 1993. Arrivò con 11 anni di ritardo, nel 2004, con una magnitudo di 6.0.
Allora la chiave per poter dare l’allarme con sufficiente anticipo ma soprattutto con grande precisione va cercata nei cosiddetti “precursori”: “Sono quei segnali che la terra ci dà e dobbiamo imparare a riconoscere – spiega Carlo Doglioni, presidente dell’Istituto nazionale di geofisica e vulcanologia – fenomeni transienti che se non sono associati ad altri eventi naturali o legati al clima, possono essere legati a modificazioni del campo di stress dentro la crosta”. E, un domani, potranno dirci quando avviene una scossa.
Il fatto reale contro la probabilità statistica: una specie di “sacro Graal” per i sismologi. Ma nonostante da decenni si studino fenomeni come le emissioni di radon, variazioni di onde elettromagnetiche, formazioni nuvolose e capacità predittive degli animali, nulla finora ha aiutato gli scienziati a fare previsioni accurate.
Quello che hanno fatto Bertrand Rouet-Leduc, del Los Alamos National Laboratory, in New Mexico, e i suoi colleghi è stato creare terremoti in laboratorio con una faglia artificiale che riproduce le caratteristiche fisiche di quelle che stanno sotto i nostri piedi. Un “sandwich” di rocce e materiale friabile. E poi hanno registrato il suono, scricchiolii e sfregamenti, generato anche solo dalla pressione che aumenta: “A volte la semplice messa in pressione può determinare onde acustiche, anche senza dislocazione – sottolinea Doglioni – i minatori mi raccontavano di sentire scricchiolare la roccia prima del cosiddetto colpo di tetto. Prima cioè del crollo della volta”.
La domanda alla quale il team di Rouet-Leduc cercava risposta era: questi suoni contengono uno schema che può essere interpretato, un qualsiasi segnale premonitore? La risposta, positiva, è venuta dall’algoritmo dell’intelligenza artificiale.
Ascoltando le onde acustiche la macchina alla quale hanno dato in pasto i dati è infatti riuscita a trovare la chiave, come decifrando un codice che sfuggiva agli scienziati, e a prevedere le scosse (che avvenivano senza regolarità) prima che si manifestassero.
“L’analisi fatta grazie all’apprendimento della macchina suggerisce che il sistema emette una piccola ma crescente quantità di energia durante tutto il ciclo di stress – scrivono gli scienziati nello studio – prima di rilasciare all’improvviso l’energia accumulata quando si verifica lo scivolamento”. Il tempo di occorrenza variava di volta in volta ma il computer era sempre in grado di dire in anticipo quando. Ora non resta che metterlo alla prova su veri terremoti in aree dove le scosse sono più frequenti.
I risultati sono incoraggianti ma, sottolineano i ricercatori, le condizioni dei test sono differenti da quelle reali. Per esempio per quanto riguarda la magnitudo (che in laboratorio è superiore a quella di un terremoto reale) e di temperatura delle rocce sottoposte a stress: “Qualsiasi modello analogico ha dei limiti – conclude Doglioni – ma questo approccio merita attenzione. Sia nell’applicazione dell’intelligenza artificiale in questo settore, sia nella ricerca sui precursori, sulla quale occorrerebbe investire di più”.
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(fonte 6aprile.it)

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