La inteligencia artificial acaba de ayudar a los científicos a descubrir señales que durante años habían pasado completamente desapercibidas en la falla de San Andrés.
Esta enorme fractura geológica lleva décadas siendo una de las mayores preocupaciones para los sismólogos por su capacidad para generar grandes terremotos.
Hace poco, nuevas investigaciones advirtieron que algunos segmentos de la falla acumulan un elevado nivel de tensión, una situación que ha vuelto a centrar la atención sobre cómo evoluciona este enorme sistema geológico.
Sin embargo, no todos los movimientos de la falla ocurren de forma brusca. Algunos son tan lentos y sutiles que durante años han pasado prácticamente desapercibidos para los métodos tradicionales de observación.
Entonces, ¿cómo pueden los científicos descubrir lo que ocurre en las profundidades cuando la Tierra apenas deja señales?
¿Una falla al límite de su resistencia que emite señales invisibles?
La falla de San Andrés acumula tensión por el movimiento constante entre las placas tectónicas del Pacífico y de América del Norte.
Esa acumulación de tensión explica por qué se ha convertido en una de las zonas sísmicas más estudiadas del mundo.
Por esa razón, científicos y autoridades mantienen un seguimiento constante de su comportamiento.
Pero las fallas no solo liberan energía mediante grandes terremotos.
En ocasiones también experimentan movimientos extremadamente lentos.
Este fenómeno se conoce como deslizamiento asísmico y ocurre sin producir las sacudidas que normalmente asociamos con un sismo.
Durante mucho tiempo fue muy difícil detectar estos movimientos.
Sus señales son tan débiles que suelen perderse entre el ruido natural del subsuelo y las propias limitaciones de los instrumentos.
Para intentar encontrar esas señales casi invisibles, un equipo internacional entrenó un sistema de inteligencia artificial capaz de reconocer patrones que antes pasaban desapercibidos en los registros de la falla de San Andrés.
La inteligencia artificial viaja ocho años al pasado y encuentra lo que estaba escondido
Los investigadores analizaron casi ocho años de datos recogidos por sensores instalados en perforaciones profundas alrededor de Parkfield, en California.
Estos instrumentos registran cambios extremadamente pequeños que ocurren en el interior de la falla.
El problema es que generan una cantidad enorme de información.
Revisar manualmente todos esos registros habría sido una tarea prácticamente imposible.
El algoritmo aprendió a reconocer patrones asociados a pequeños episodios de deslizamiento lento que duraban aproximadamente entre 25 y 100 minutos.
Pero el hallazgo más interesante apareció después.
Tras algunos de esos episodios aumentó la actividad de terremotos de baja frecuencia en zonas profundas de la falla, un comportamiento que sugiere que esos movimientos lentos pueden modificar las condiciones de esfuerzo en su interior.
El estudio, publicado en la revista Nature, ayuda a comprender mejor cómo procesos casi imperceptibles pueden influir en el comportamiento interno de la falla.
La gran pregunta ahora es qué papel desempeñan estos movimientos silenciosos dentro de la compleja dinámica de la falla y hasta qué punto ayudan a explicar cómo se distribuye la tensión en su interior.
Ciencia real vs teorías y exageración
Cada vez que aparece un estudio sobre la falla de San Andrés y la inteligencia artificial, es habitual que surjan titulares que aseguran que ya es posible predecir el próximo gran terremoto.
Pero eso no es lo que ocurrió en esta investigación.
Los científicos no desarrollaron un sistema de alerta capaz de anunciar cuándo se producirá un gran sismo.
Lo que hicieron fue analizar datos históricos y encontrar patrones estadísticos que hasta ahora habían pasado desapercibidos.
Esos patrones ayudan a comprender mejor cómo se transfiere la tensión dentro de la falla y cómo los deslizamientos lentos pueden relacionarse con otros tipos de actividad sísmica.
Este trabajo no acerca a los científicos a una alarma capaz de anunciar el próximo gran terremoto.
Su verdadero valor está en demostrar que la inteligencia artificial puede revelar patrones ocultos en enormes cantidades de datos y ayudar a comprender mejor cómo funciona una de las fallas más estudiadas del planeta.
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